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シェープファイルが与えられた場合、シェープファイル内の形状領域に対応する識別子を使用して主題図をプロットできるようにするために、データ ファイルを整形して使用するにはどうすればよいですか?

#Download English Government Office Network Regions (GOR) from:
#http://www.sharegeo.ac.uk/handle/10672/50
tmp_dir = tempdir()
url_data = "http://www.sharegeo.ac.uk/download/10672/50/English%20Government%20Office%20Network%20Regions%20(GOR).zip"
zip_file = sprintf("%s/shpfile.zip", tmp_dir)
download.file(url_data, zip_file)
unzip(zip_file, exdir = tmp_dir)

library(maptools)

#Load in the data file (could this be done from the downloaded zip file directly?
gor=readShapeSpatial(sprintf('%s/Regions.shp', tmp_dir))

#I can plot the shapefile okay...
plot(gor)

#and I can use these commands to get a feel for the data...
summary(gor)
attributes(gor@data)
gor@data$NAME
#[1] North East               North West              
#[3] Greater London Authority West Midlands           
#[5] Yorkshire and The Humber South West              
#[7] East Midlands            South East              
#[9] East of England         
#9 Levels: East Midlands East of England ... Yorkshire and The Humber

#download data from http://www.justice.gov.uk/downloads/publications/statistics-and-data/courts-and-sentencing/csq-q3-2011-insolvency-tables.csv
#insolvency<- read.csv("~/Downloads/csq-q3-2011-insolvency-tables.csv")
insolvency=read.csv("http://www.justice.gov.uk/downloads/publications/statistics-and-data/courts-and-sentencing/csq-q3-2011-insolvency-tables.csv")
insolvencygor.2011Q3=subset(insolvency,Time.Period=='2011 Q3' & Geography.Type=='Government office region')
#tidy the data
require(gdata)
insolvencygor.2011Q3=drop.levels(insolvencygor.2011Q3)

names(insolvencygor.2011Q3)
#[1] "Time.Period"                 "Geography"                  
#[3] "Geography.Type"              "Company.Winding.up.Petition"
#[5] "Creditors.Petition"          "Debtors.Petition"  

levels(insolvencygor.2011Q3$Geography)
#[1] "East"                     "East Midlands"           
#[3] "London"                   "North East"              
#[5] "North West"               "South East"              
#[7] "South West"               "Wales"                   
#[9] "West Midlands"            "Yorkshire and the Humber"

#So what next?

ここまでたどり着いたところで、たとえば Debtors.Petition の値に応じて各地域を色付けする、テーマ別/コロプレス マップを生成する次のステップをどのように実行すればよいでしょうか?

(また、考えられる落とし穴に気付きました - 大文字と小文字の GOR レベルに不一致があります: "Yorkshire and the Humber" と "Yorkshire and The Humber" )

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木の森を見たことがないので、私自身の質問に答えるために、ここに1つの方法があります（質問のコードに続くコード）：

#Convert factors to numeric [ http://stackoverflow.com/questions/4798343/convert-factor-to-integer ]
#There's probably a much better formulaic way of doing this/automating this?
insolvencygor.2011Q3$Creditors.Petition=as.numeric(levels(insolvencygor.2011Q3$Creditors.Petition))[insolvencygor.2011Q3$Creditors.Petition]
insolvencygor.2011Q3$Company.Winding.up.Petition=as.numeric(levels(insolvencygor.2011Q3$Company.Winding.up.Petition))[insolvencygor.2011Q3$Company.Winding.up.Petition]
insolvencygor.2011Q3$Debtors.Petition=as.numeric(levels(insolvencygor.2011Q3$Debtors.Petition))[insolvencygor.2011Q3$Debtors.Petition]

#Tweak the levels so they match exactly (really should do this via a lookup table of some sort?)
i2=insolvencygor.2011Q3
i2c=c('East of England','East Midlands','Greater London Authority','North East','North West','South East','South West','Wales','West Midlands','Yorkshire and The Humber')
i2$Geography=factor(i2$Geography,labels=i2c)

#Merge the data with the shapefile
gor@data=merge(gor@data,i2,by.x='NAME',by.y='Geography')

#Plot the data using a greyscale
plot(gor,col=gray(gor@data$Creditors.Petition/max(gor@data$Creditors.Petition)))

したがって、このアプローチでは、数値データをシェープファイルにマージし、それを直接プロットします。

とはいえ、データ ファイルとシェープファイルを分けておくのがよりクリーンな方法ではないでしょうか。(まだやり方がわからない？)

于 2012-01-13T09:36:48.587 に答える