ggplot2::fortify 的继任者

Question

最新版本ggplot2,?fortifyreturns:

Description

Rather than using this function, I now recomend using the broom package, which implements a much wider range of methods. fortify may be deprecated in the future.

broom 包确实提供了很多选择（例如augment）。什么情况下应该使用哪一种？

我对 fortify(spdf) 的替代方法特别感兴趣，其中 spdf 是一个 SpatialPolygonsDataFrame。

Answer 1

以下是我处理该主题的方式。

搜索 "broom cran" 后，我被重定向到 CRAN 上包的相应页面。它提供了一些小插曲，所以我查看了 扫帚简介。在找不到任何匹配 "spatial" 的字符串后，我关闭了 PDF 并打开了 reference manual。搜索 "spatial" 我得到了 7 个结果，第一个结果是 sp_tidiers。函数 tidy 被宣传为将空间对象转换为 data.frame。我们来试试吧。

library(sp)
Sr1 = Polygon(cbind(c(2,4,4,1,2),c(2,3,5,4,2)))
Sr2 = Polygon(cbind(c(5,4,2,5),c(2,3,2,2)))
Sr3 = Polygon(cbind(c(4,4,5,10,4),c(5,3,2,5,5)))
Sr4 = Polygon(cbind(c(5,6,6,5,5),c(4,4,3,3,4)), hole = TRUE)

Srs1 = Polygons(list(Sr1), "s1")
Srs2 = Polygons(list(Sr2), "s2")
Srs3 = Polygons(list(Sr3, Sr4), "s3/4")
x = SpatialPolygons(list(Srs1,Srs2,Srs3), 1:3)

library(broom)

tidy(x)

   long lat order  hole piece  group   id
1     2   2     1 FALSE     1   s1.1   s1
2     1   4     2 FALSE     1   s1.1   s1
3     4   5     3 FALSE     1   s1.1   s1
4     4   3     4 FALSE     1   s1.1   s1
5     2   2     5 FALSE     1   s1.1   s1
6     5   2     1 FALSE     1   s2.1   s2
7     2   2     2 FALSE     1   s2.1   s2
8     4   3     3 FALSE     1   s2.1   s2
9     5   2     4 FALSE     1   s2.1   s2
10    4   5     1 FALSE     1 s3/4.1 s3/4
11   10   5     2 FALSE     1 s3/4.1 s3/4
12    5   2     3 FALSE     1 s3/4.1 s3/4
13    4   3     4 FALSE     1 s3/4.1 s3/4
14    4   5     5 FALSE     1 s3/4.1 s3/4
15    5   4     6  TRUE     2 s3/4.2 s3/4
16    5   3     7  TRUE     2 s3/4.2 s3/4
17    6   3     8  TRUE     2 s3/4.2 s3/4
18    6   4     9  TRUE     2 s3/4.2 s3/4
19    5   4    10  TRUE     2 s3/4.2 s3/4

Answer 2

发布此内容只是为了表明 tidy 版本与 fortify 版本几乎相同它甚至在 tidy 文档中说了很多：

These functions originated in the ggplot2 package as "fortify" functions.

`broom:::tidy.SpatialPolygonsDataFrame`

function (x, region = NULL, ...) 
{
    attr <- as.data.frame(x)
    if (is.null(region)) {
        coords <- ldply(x@polygons, tidy)
        message("Regions defined for each Polygons")
    }
    else {
        cp <- sp::polygons(x)
        unioned <- maptools::unionSpatialPolygons(cp, attr[, 
            region])
        coords <- tidy(unioned)
        coords$order <- 1:nrow(coords)
    }
    coords
}

`ggplot2:::fortify.SpatialPolygonsDataFrame`

function (model, data, region = NULL, ...) 
{
    attr <- as.data.frame(model)
    if (is.null(region)) {
        coords <- plyr::ldply(model@polygons, fortify)
        message("Regions defined for each Polygons")
    }
    else {
        cp <- sp::polygons(model)
        unioned <- maptools::unionSpatialPolygons(cp, attr[, 
            region])
        coords <- fortify(unioned)
        coords$order <- 1:nrow(coords)
    }
    coords
}

我说 near 因为 tidy 实现中的细微差别（与 fortify 相比）导致 order 生成的 data.frame 列。因此，他们拥有 fortify 版本在较大空间对象上所做的所有 "slowness" 包袱，并且在 fortify 被弃用之前没有令人信服的理由切换（IMO）。

Answer 3

作为一般答案，augment() 产生与 fortify 相同的输出。区别在于它恢复的是小标题而不是数据框。

ggplot2::fortify 的继任者

Successor to ggplot2::fortify

r

ggplot2

broom

broom:::tidy.SpatialPolygonsDataFrame

ggplot2:::fortify.SpatialPolygonsDataFrame

`broom:::tidy.SpatialPolygonsDataFrame`

`ggplot2:::fortify.SpatialPolygonsDataFrame`