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緯度、経度、およびカウント形式の顧客データがいくつか提供されています。ggplot ヒートマップを作成するために必要なすべてのデータが存在しますが、それを ggplot が必要とする形式に変換する方法がわかりません。

0.01 Lat および 0.01 Lon ブロック (典型的なヒートマップ) 内の合計カウントでデータを集計しようとしていますが、本能的に「タップ」と考えました。これにより、必要に応じてブロック サイズごとに適切な概要が作成されますが、形式が間違っています。さらに、空の Lat または Lon ブロックの値をゼロとして含めたいと思っています。

以下のコードで、参照用にデータのサブセットを作成しました。

# m is the matrix of data provided
m = matrix(c(44.9591051,44.984884,44.984884,44.9811399,
           44.9969096,44.990894,44.9797023,44.983334,
          -93.3120017,-93.297668,-93.297668,-93.2993524,
          -93.2924484,-93.282462,-93.2738911,-93.26667,
          69,147,137,22,68,198,35,138), nrow=8, ncol=3) 
colnames(m) <- c("Lat", "Lon", "Count")
m <- as.data.frame(m)
s = as.data.frame((tapply(m$Count, list(round(m$Lon,2), round(m$Lat,2)), sum)))
s[is.na(s)] <- 0

# Data frame "s" has all the data, but not exactly in the format desired...
# First, it has a column for each latitude, instead of one column for Lon
# and one for Lat, and second, it needs to have 0 as the entry data for 
# Lat / Lon pairs that have no other data. As it is, there are only zeroes
# when one of the other entries has a Lat or Lon that matches... if there
# are no entries for a particular Lat or Lon value, then nothing at all is
# reported.

desired.format = matrix(c(44.96,44.96,44.96,44.96,44.96,
    44.97,44.97,44.97,44.97,44.97,44.98,44.98,44.98,
    44.98,44.98,44.99,44.99,44.99,44.99,44.99,45,45,
    45,45,45,-93.31,-93.3,-93.29,-93.28,-93.27,-93.31,
    -93.3,-93.29,-93.28,-93.27,-93.31,-93.3,-93.29,
    -93.28,-93.27,-93.31,-93.3,-93.29,-93.28,-93.27,
    -93.31,-93.3,-93.29,-93.28,-93.27,69,0,0,0,0,0,0,
    0,0,0,0,306,0,0,173,0,0,0,198,0,0,0,68,0,0),
    nrow=25, ncol=3)

colnames(desired.format) <- c("Lat", "Lon", "Count")
desired.format <- as.data.frame(desired.format)

minneapolis = get_map(location = "minneapolis, mn", zoom = 12)
ggmap(minneapolis) + geom_tile(data = desired.format, aes(x = Lon, y = Lat, alpha = Count), fill="red")
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これは、geom_hex と stat_density2d を使用したスタブです。座標を切り捨ててビンを作成するという考えは、私を少し不安にさせます。

あなたが持っているのは、緯度/経度が指定されたカウントデータです。これは、理想的には重みパラメーターが必要であることを意味しますが、geom_hexで実装されていないことがわかっている限りです。代わりに、こちらのアプローチと同様に、count 変数ごとに行を繰り返すことでハックします。

  ## hack job to repeat records to full count
  m<-as.data.frame(m)
  m_long <- with(m, m[rep(1:nrow(m), Count),])


  ## stat_density2d
  ggplot(m_long, aes(Lat, Lon)) + 
  stat_density2d(aes(alpha=..level.., fill=..level..), size=2, 
                 bins=10, geom=c("polygon","contour")) + 
  scale_fill_gradient(low = "blue", high = "red") +
  geom_density2d(colour="black", bins=10) +
  geom_point(data = m_long)


  ## geom_hex alternative
  bins=6
  ggplot(m_long, aes(Lat, Lon)) + 
  geom_hex(bins=bins)+
  coord_equal(ratio = 1/1)+
  scale_fill_gradient(low = "blue", high = "red") +
  geom_point(data = m_long,position = "jitter")+
  stat_binhex(aes(label=..count..,size=..count..*.5), size=3.5,geom="text", bins=bins, colour="white")

これらはそれぞれ、以下を生成します: ここに画像の説明を入力 そして、ビニングされたバージョン: ここに画像の説明を入力

編集：

ベースマップあり:

map + 
  stat_density2d(data = m_long, aes(x = Lon, y = Lat,
alpha=..level.., fill=..level..), 
                 size=2, 
                 bins=10, 
                 geom=c("polygon","contour"),
                 inherit.aes=FALSE) + 
  scale_fill_gradient(low = "blue", high = "red") +
  geom_density2d(data = m_long, aes(x = Lon, y=Lat),
                 colour="black", bins=10,inherit.aes=FALSE) +
  geom_point(data = m_long, aes(x = Lon, y=Lat),inherit.aes=FALSE)


## and the hexbin map...

map + #ggplot(m_long, aes(Lat, Lon)) + 
  geom_hex(bins=bins,data = m_long, aes(x = Lon, y = Lat),alpha=.5,
                 inherit.aes=FALSE) + 
  geom_point(data = m_long, aes(x = Lon, y=Lat),
             inherit.aes=FALSE,position = "jitter")+
  scale_fill_gradient(low = "blue", high = "red")

ここに画像の説明を入力 ここに画像の説明を入力

于 2014-07-07T16:46:11.677 に答える