R/leaflet を使用してコロプレスの機能から TopoJSON ファイルのスタイルを設定することは可能ですか? いくつか試してみましたが、パッケージでこれが不可能なのleafletか、それとも構文が正しくないのか、特にpal()関数に入力するプロパティにアクセスできないのかわかりません。ここに私が持っているものがあります:

これはエラーをスローします：

また、fromJSON() を使用して topojson を R オブジェクトに変換し、スタイル要素を追加しようとしましたが、toJSON() で返送しようとすると、これは読み込まれません。

関連するかどうかはわかりませんが、topojson は、こちらの手順に従って作成されたシェープファイルから作成されました。

cl:

で読み込みますreadLines()。

最終的にこれを光沢のあるアプリに投入しようとしています。これが私がフォローしてきたいくつかの例です。

任意配偶者補償を含むメンバー契約を作成するために、Web サービスを介して国勢調査ロードを実行しています。従業員と従業員補償は正常に作成されますが、配偶者の個人オブジェクトが作成されているときに、通信が通信リストに追加されません。

方法：CreateListOfActorCorrespondences

従業員を作成するために同じメソッドが呼び出されますが、配偶者を作成するときに、curActorCorrespondence正常に作成された は に追加されませんthisActor.Correspondences。このコードの動作の違いの原因は何ですか?

acs R パッケージの最適な使用方法についていくつか質問があります。よろしくお願いします。

• 郵便番号ごとにAPIから取得できるすべての国勢調査データを含むルックアップテーブルである包括的なデータフレームを構築したいと思います。現在、以下の例のように R コードを使用していくつかの個別のテーブルを検索しています。使用可能なすべてのテーブルを見つけて、列名が入力されたデータ テーブル データセットを自動的に構築するより良い方法はありますか? 私は acs.lookup 関数を認識していますが、すべてのテーブルをロードして、郵便番号のデータを取得したいと考えています。acs.lookup 出力からすべてのテーブルのリスト、または使用可能なテーブルの完全なリストを取得する方法はありますか?

• また、できるだけ多くの変数の将来の予測データを取得したいと考えています。複数年 (2014 年、2013 年、2012 年、2011 年) を使用し、2014 年の acs14lite R パッケージを使用して、上記の方法を使用して見つけた予測を計算できると思います。これを行う前に、米国の国勢調査自体に、このACSデータか何か？

  ユーザー指定の地域を作成する

  すべての郵便番号を使用

  zip_geo = geo.make(zip.code = "*")

  レース データ フレームの作成

  レースデータを取得する

  race.data = acs.fetch(geography=zip_geo, table.number = "B03002", col.names = "pretty", endyear = 2013, span = 5)

  人口統計のデータ フレームを作成する

  zip_demographics = data.frame(region = as.character(geography(race.data)$zipcodetabulationarea), total_population = as.numeric(estimate(race.data[,1])))

  zip_demographics$region = as.character(zip_demographics$region)

  data.frame に変換します

  race_df = data.frame(white_alone_not_hispanic = as.numeric(estimate(race.data[,3])), black_alone_not_hispanic = as.numeric(estimate(race.data[,4])), asian_alone_not_hispanic = as.numeric(estimate( race.data[,6])), hispanic_all_races = as.numeric(estimate(race.data[,12])))

  zip_demographics$percent_white = (race_df$white_alone_not_hispanic / zip_demographics$total_population * 100) zip_demographics$percent_black = (race_df$black_alone_not_hispanic / zip_demographics$total_population * 100) zip_demographics$percent_asian = (race_df$asian_alone_not_hispanic / zip_demographics$total_population * 100) zip_demographics$percent_hispanic = ( race_df$hispanic_all_races / zip_demographics$total_population * 100)

US census.gov の国勢調査データのシェープファイルがあります。

rdgal ライブラリの readOGR を使用して、ファイルを R に読み込みました。

sp1 : 投票区 - SpatialPolygonsDataFrame

sp2 : sp1 よりも広い領域と高解像度のブロック レベル - SpatialPolygonsDataFrame

rgeos ライブラリの gIntersection を使用してみましたが、必要なものが返されません。または、適切な使用方法がわかりません

空間制限として sp1 を使用して、sp2 から低解像度のポリゴンと関連データを抽出するにはどうすればよいですか? つまり、sp1 と sp2 が交差する sp1 内のすべてのブロックを知りたいということです。

現在の作業ソリューション

以下のコードは、ポリゴンが sp1 内に少なくとも 1 つのポイントを持っている sp2 のインデックス値のベクトルを返しますが、もっと簡単な方法があるかどうか知りたかったのです。

Selenium/Python を使用して、http://factfinder.census.govからのデータセットのダウンロードを自動化しようとしています。私は Javascript を初めて使用するので、これが簡単に解決できる問題である場合は申し訳ありません。現在、コードの最初の部分に取り組んでおり、次のようにする必要があります。

1. ここに行く
2. 「トピックス」ボタンをクリック
3. [トピック] をクリックして新しいページが読み込まれたら、[データセット] をクリックします。
4. 理想的には (サブ) テーブルにインデックスを付けて、必要なデータセットを選択します。

ステップ 3 で行き詰まりました。これがスクリーンショットです。ID「scrollable_container_topics」でdivにアクセスし、反復処理またはインデックス処理を行って子ノードを取得したいようです(この場合、最後の子ノードが必要です)。script_execute を使用してから、ID とクラス名で要素を見つけようとしましたが、これまでのところ何も機能していません。任意のポインタに感謝します。

これが私のコードです：

R米国国勢調査データの操作を容易にするパッケージがいくつかあります。私が最も頻繁に使用するのはtigris、(空間データの読み込み用) とacs(表形式データの読み込み用) の 2 つです。

Rしかし、私が常に直面している問題の 1 つは、コンソールを離れずに Place 内のすべてのトラクト (またはブロック グループ、郵便番号など) を特定するための効率的で信頼できる方法を見つけられないことです。

たとえば、シアトルの国勢調査区画データを処理したい場合はtigris::tracts、ワシントン州キング郡の空間データをダウンロードすることから始めます。

しかし残念ながら、このデータをサブセット化してシアトルの地区だけを含める明確な方法はありません。

同様に、このacsパッケージでは、関数を使用して国勢調査データのサブセットを作成できますgeo.makeが、私の例では、シアトルのすべての地区の地区 GEOID のリストをまだ持っていない場合、これは役に立ちません。

記録のために、私はこの情報を他の場所で決定できることを認識しています. Census.gov の FAQ のこのページでは、特定の国勢調査場所のすべての地区を特定する方法について明確な指示が提供されています。しかし、これは多くの国勢調査関連の分析において重要なステップであることを考えると、コンソールからR簡単に実行できる方法があれば最高です。

前もって感謝します。

編集

この質問は空間データを扱っていますが、非空間的な解決策を見つけることに最も興味があります。たとえば、Census API にクエリを実行し、目的の GEOID のベクトルを返すソリューションを、空間分析ツール (例: rgeos::intersects) を使用してベクトルを作成するソリューションに返します。なんで？空間的なアプローチは、このプロセスで単純にエラーが発生しやすく、これは私たちが話している既知の情報であり、空間的に推測する必要があるものではないためです。