如何使用 R 绘制世界地图

Question

我正在做一个项目，其中一小部分是绘制一张世界地图，其中包含我列表中的 135 个国家/地区。我还有一个列表，上面写着是否开发。

如何在世界地图中用不同颜色表示发展状态？

我的数据看起来像这样

Country        Code      Developed
Brazil         BRA         1
Singapore      SIN         3
France         FRA         1
Poland         POL         2

我从另一个问题中截取了下图，但理想情况下，它看起来像这样，但有更多的国家和 3 种不同的颜色。

谢谢

Answer 1

首先你需要安装软件包：

install.packages(c("cowplot", "googleway", "ggplot2", "ggrepel", 
"ggspatial", "libwgeom", "sf", "rnaturalearth", "rnaturalearthdata")

之后我们将加载所有地图所需的基本包，即 ggplot2 和 sf。我们还建议为 ggplot2 (theme_bw) 使用经典的 dark-on-light 主题，这适用于地图：

library("ggplot2")
theme_set(theme_bw())
library("sf")
library("rnaturalearth")
library("rnaturalearthdata")

world <- ne_countries(scale = "medium", returnclass = "sf")
class(world)

## [1] "sf"  
## [1] "data.frame"

之后我们可以：

ggplot(data = world) +
    geom_sf()

结果会是这样的：

在它之后，我们可以添加：

ggplot(data = world) +
    geom_sf() +
    xlab("Longitude") + ylab("Latitude") +
    ggtitle("World map", subtitle = paste0("(", length(unique(world$NAME)), " countries)"))

图表显示如下：

最后，如果我们想要一些颜色，我们需要这样做：

ggplot(data = world) +
    geom_sf(aes(fill = pop_est)) +
    scale_fill_viridis_c(option = "plasma", trans = "sqrt")

这个例子显示了每个国家的人口。在这个例子中，我们使用“viridis”色盲友好调色板进行颜色渐变（plasma 变体的选项 =“plasma”），使用人口的平方根（存储在变量 POP_EST世界对象）

您可以在此处了解更多信息：

https://r-spatial.org/r/2018/10/25/ggplot2-sf.html

https://datavizpyr.com/how-to-make-world-map-with-ggplot2-in-r/

https://slcladal.github.io/maps.html

Answer 2

如果你想用你自己的数据给它上色，您将必须相应地修改 world 数据框：

library(rnaturalearth)
library(rnaturalearthdata)
library(ggplot2)
library(tidyverse)

world <- ne_countries(scale = "medium", returnclass = "sf")

my_countries <- c("Aruba","Afghanistan", "Morocco", "Canada")

world_modified <- world %>% 
  mutate(my_selection = ifelse(admin %in% my_countries,
                               1, NA))


ggplot(data = world_modified) +
  geom_sf(aes(fill=my_selection)) +
  theme_bw()

^{由 reprex package (v2.0.0)}

于 2021-10-19 创建

如何使用 R 绘制世界地图

How to plot a world map using R

r

country-codes

ggplot2

geom