0
Любая помощь будет принята с благодарностью!Изменить диапазон значений «заливки» на карте choropleth R
Я пытаюсь создать карту choropleth в R, которая показывает графства texas, с цветовой кодировкой по их диапазонам популяций.
Моя проблема в том, что диапазон популяций слишком велик. Наибольшая численность населения составляет более 4 миллионов человек, но в большинстве округов население составляет менее 50 000 человек. Критерии заполнения: (0-1 мил), (1-2 мл), (2-3 мили), (3-4 мил), (4-5 мил), но почти все подпадают под 0-1 мил.
Как изменить легенду для учета разных диапазонов чисел? Например, может быть: (0-1000), (1000-10000), (10000-100000), (100,000-1mil), (1mil-5mil)
Вот код, который я написал для построения данных:
txplot <- ggplot(txczpop, aes(fill=pop2014)) + geom_map(txmap)
tm_shape(txmap) +
tm_fill("pop2014", title="TX County Population", palette = "PRGn") +
tm_borders(alpha=.5) +
tm_style_beaver()
Вот результат: [1]
Я использую перепись округа шейп и население также извлеченный из файла переписи [[введите описание изображения здесь] [1]].
Вот результат моих данных населения:
txczpop <- structure(list(county_fips = c(48001L, 48003L, 48005L, 48007L,
48009L, 48011L, 48013L, 48015L, 48017L, 48019L, 48021L, 48023L,
48025L, 48027L, 48029L, 48031L, 48033L, 48035L, 48037L, 48039L,
48041L, 48043L, 48045L, 48047L, 48049L, 48051L, 48053L, 48055L,
48057L, 48059L, 48061L, 48063L, 48065L, 48067L, 48069L, 48071L,
48073L, 48075L, 48077L, 48079L, 48081L, 48083L, 48085L, 48087L,
48089L, 48091L, 48093L, 48095L, 48097L, 48099L, 48101L, 48103L,
48105L, 48107L, 48109L, 48111L, 48113L, 48115L, 48117L, 48119L,
48121L, 48123L, 48125L, 48127L, 48129L, 48131L, 48133L, 48135L,
48137L, 48141L, 48139L, 48143L, 48145L, 48147L, 48149L, 48151L,
48153L, 48155L, 48157L, 48159L, 48161L, 48163L, 48165L, 48167L,
48169L, 48171L, 48173L, 48175L, 48177L, 48179L, 48181L, 48183L,
48185L, 48187L, 48189L, 48191L, 48193L, 48195L, 48197L, 48199L,
48201L, 48203L, 48205L, 48207L, 48209L, 48211L, 48213L, 48215L,
48217L, 48219L, 48221L, 48223L, 48225L, 48227L, 48229L, 48231L,
48233L, 48235L, 48237L, 48239L, 48241L, 48243L, 48245L, 48247L,
48249L, 48251L, 48253L, 48255L, 48257L, 48259L, 48261L, 48263L,
48265L, 48267L, 48269L, 48271L, 48273L, 48275L, 48283L, 48277L,
48279L, 48281L, 48285L, 48287L, 48289L, 48291L, 48293L, 48295L,
48297L, 48299L, 48301L, 48303L, 48305L, 48313L, 48315L, 48317L,
48319L, 48321L, 48323L, 48307L, 48309L, 48311L, 48325L, 48327L,
48329L, 48331L, 48333L, 48335L, 48337L, 48339L, 48341L, 48343L,
48345L, 48347L, 48349L, 48351L, 48353L, 48355L, 48357L, 48359L,
48361L, 48363L, 48365L, 48367L, 48369L, 48371L, 48373L, 48375L,
48377L, 48379L, 48381L, 48383L, 48385L, 48387L, 48389L, 48391L,
48393L, 48395L, 48397L, 48399L, 48401L, 48403L, 48405L, 48407L,
48409L, 48411L, 48413L, 48415L, 48417L, 48419L, 48421L, 48423L,
48425L, 48427L, 48429L, 48431L, 48433L, 48435L, 48437L, 48439L,
48441L, 48443L, 48445L, 48447L, 48449L, 48451L, 48453L, 48455L,
48457L, 48459L, 48461L, 48463L, 48465L, 48467L, 48469L, 48471L,
48473L, 48475L, 48477L, 48479L, 48481L, 48483L, 48485L, 48487L,
48489L, 48491L, 48493L, 48495L, 48497L, 48499L, 48501L, 48503L,
48505L, 48507L), county_name = c("Anderson", "Andrews", "Angelina",
"Aransas", "Archer", "Armstrong", "Atascosa", "Austin", "Bailey",
"Bandera", "Bastrop", "Baylor", "Bee", "Bell", "Bexar", "Blanco",
"Borden", "Bosque", "Bowie", "Brazoria", "Brazos", "Brewster",
"Briscoe", "Brooks", "Brown", "Burleson", "Burnet", "Caldwell",
"Calhoun", "Callahan", "Cameron", "Camp", "Carson", "Cass", "Castro",
"Chambers", "Cherokee", "Childress", "Clay", "Cochran", "Coke",
"Coleman", "Collin", "Collingsworth", "Colorado", "Comal", "Comanche",
"Concho", "Cooke", "Coryell", "Cottle", "Crane", "Crockett",
"Crosby", "Culberson", "Dallam", "Dallas", "Dawson", "Deaf Smith",
"Delta", "Denton", "DeWitt", "Dickens", "Dimmit", "Donley", "Duval",
"Eastland", "Ector", "Edwards", "El Paso", "Ellis", "Erath",
"Falls", "Fannin", "Fayette", "Fisher", "Floyd", "Foard", "Fort Bend",
"Franklin", "Freestone", "Frio", "Gaines", "Galveston", "Garza",
"Gillespie", "Glasscock", "Goliad", "Gonzales", "Gray", "Grayson",
"Gregg", "Grimes", "Guadalupe", "Hale", "Hall", "Hamilton", "Hansford",
"Hardeman", "Hardin", "Harris", "Harrison", "Hartley", "Haskell",
"Hays", "Hemphill", "Henderson", "Hidalgo", "Hill", "Hockley",
"Hood", "Hopkins", "Houston", "Howard", "Hudspeth", "Hunt", "Hutchinson",
"Irion", "Jack", "Jackson", "Jasper", "Jeff Davis", "Jefferson",
"Jim Hogg", "Jim Wells", "Johnson", "Jones", "Karnes", "Kaufman",
"Kendall", "Kenedy", "Kent", "Kerr", "Kimble", "King", "Kinney",
"Kleberg", "Knox", "La Salle", "Lamar", "Lamb", "Lampasas", "Lavaca",
"Lee", "Leon", "Liberty", "Limestone", "Lipscomb", "Live Oak",
"Llano", "Loving", "Lubbock", "Lynn", "Madison", "Marion", "Martin",
"Mason", "Matagorda", "Maverick", "McCulloch", "McLennan", "McMullen",
"Medina", "Menard", "Midland", "Milam", "Mills", "Mitchell",
"Montague", "Montgomery", "Moore", "Morris", "Motley", "Nacogdoches",
"Navarro", "Newton", "Nolan", "Nueces", "Ochiltree", "Oldham",
"Orange", "Palo Pinto", "Panola", "Parker", "Parmer", "Pecos",
"Polk", "Potter", "Presidio", "Rains", "Randall", "Reagan", "Real",
"Red River", "Reeves", "Refugio", "Roberts", "Robertson", "Rockwall",
"Runnels", "Rusk", "Sabine", "San Augustine", "San Jacinto",
"San Patricio", "San Saba", "Schleicher", "Scurry", "Shackelford",
"Shelby", "Sherman", "Smith", "Somervell", "Starr", "Stephens",
"Sterling", "Stonewall", "Sutton", "Swisher", "Tarrant", "Taylor",
"Terrell", "Terry", "Throckmorton", "Titus", "Tom Green", "Travis",
"Trinity", "Tyler", "Upshur", "Upton", "Uvalde", "Val Verde",
"Van Zandt", "Victoria", "Walker", "Waller", "Ward", "Washington",
"Webb", "Wharton", "Wheeler", "Wichita", "Wilbarger", "Willacy",
"Williamson", "Wilson", "Winkler", "Wise", "Wood", "Yoakum",
"Young", "Zapata", "Zavala"), pop2014 = c(57627L, 17477L, 87750L,
24972L, 8811L, 1955L, 47774L, 29114L, 6910L, 20892L, 78069L,
3592L, 32863L, 329140L, 1855866L, 10812L, 652L, 17780L, 93275L,
338124L, 209152L, 9173L, 1536L, 7194L, 37653L, 17253L, 44943L,
39810L, 21797L, 13513L, 420392L, 12621L, 6013L, 30261L, 7781L,
38145L, 50902L, 7089L, 10370L, 2935L, 3254L, 8430L, 885241L,
3017L, 20719L, 123694L, 13550L, 4050L, 38761L, 75562L, 1415L,
4950L, 3812L, 5899L, 2266L, 7135L, 2518638L, 13372L, 19195L,
5238L, 753363L, 20684L, 2218L, 11089L, 3543L, 11533L, 18176L,
153904L, 1879L, 833487L, 159317L, 40147L, 16989L, 33752L, 24833L,
3831L, 5949L, 1275L, 685345L, 10600L, 19762L, 18531L, 19425L,
314198L, 6435L, 25520L, 1291L, 7549L, 20462L, 23044L, 123534L,
123204L, 27172L, 147250L, 34720L, 3147L, 8199L, 5509L, 3928L,
55621L, 4441370L, 67336L, 6089L, 5769L, 185025L, 4180L, 79290L,
831073L, 34848L, 23577L, 53921L, 35921L, 22741L, 36651L, 3211L,
88493L, 21773L, 1574L, 8855L, 14739L, 35552L, 2204L, 252235L,
5255L, 41353L, 157456L, 19936L, 14906L, 111236L, 38880L, 400L,
785L, 50562L, 4438L, 262L, 3526L, 32190L, 3858L, 7474L, 49523L,
13574L, 20156L, 19721L, 16742L, 16861L, 78117L, 23524L, 3553L,
12091L, 19510L, 86L, 293974L, 5771L, 13861L, 10149L, 5460L, 4071L,
36519L, 57023L, 8199L, 243441L, 805L, 47894L, 2147L, 155830L,
24256L, 4870L, 9076L, 19416L, 518947L, 22148L, 12743L, 1153L,
65301L, 48195L, 14138L, 15093L, 356221L, 10758L, 2070L, 83433L,
28096L, 23769L, 123164L, 9908L, 15893L, 46079L, 121627L, 6976L,
11032L, 128220L, 3755L, 3371L, 12446L, 14349L, 7302L, 928L, 16500L,
87809L, 10416L, 53923L, 10350L, 8610L, 27099L, 66915L, 5622L,
3162L, 17328L, 3343L, 25515L, 3084L, 218842L, 8694L, 62955L,
9405L, 1339L, 1403L, 3972L, 7581L, 1945360L, 135143L, 927L, 12739L,
1608L, 32506L, 116608L, 1151145L, 14224L, 21418L, 40354L, 3454L,
27117L, 48974L, 52910L, 91081L, 69789L, 46820L, 11625L, 34438L,
266673L, 41168L, 5714L, 132355L, 12973L, 21903L, 489250L, 46402L,
7821L, 61638L, 42852L, 8286L, 18350L, 14319L, 12267L)), .Names = c("county_fips",
"county_name", "pop2014"), row.names = c(5100L, 5101L, 5103L,
5106L, 5107L, 5109L, 5112L, 5114L, 5116L, 5118L, 5120L, 5121L,
5124L, 5126L, 5128L, 5129L, 5131L, 5133L, 5136L, 5137L, 5140L,
5141L, 5143L, 5146L, 5147L, 5150L, 5152L, 5153L, 5156L, 5158L,
5159L, 5161L, 5163L, 5166L, 5168L, 5170L, 5171L, 5174L, 5176L,
5178L, 5179L, 5182L, 5183L, 5185L, 5188L, 5190L, 5192L, 5194L,
5195L, 5198L, 5200L, 5201L, 5203L, 5205L, 5208L, 5209L, 5212L,
5214L, 5215L, 5218L, 5219L, 5221L, 5224L, 5226L, 5228L, 5230L,
5232L, 5233L, 5235L, 5239L, 5237L, 5242L, 5244L, 5245L, 5248L,
5249L, 5251L, 5254L, 5256L, 5257L, 5260L, 5261L, 5264L, 5265L,
5268L, 5270L, 5272L, 5274L, 5276L, 5278L, 5280L, 5281L, 5284L,
5286L, 5288L, 5290L, 5292L, 5293L, 5296L, 5298L, 5300L, 5301L,
5303L, 5306L, 5308L, 5309L, 5312L, 5314L, 5316L, 5317L, 5319L,
5321L, 5323L, 5326L, 5327L, 5330L, 5332L, 5334L, 5335L, 5337L,
5339L, 5341L, 5343L, 5346L, 5348L, 5349L, 5352L, 5354L, 5356L,
5357L, 5360L, 5362L, 5364L, 5365L, 5368L, 5369L, 5372L, 5374L,
5382L, 5376L, 5378L, 5379L, 5383L, 5385L, 5388L, 5390L, 5392L,
5394L, 5396L, 5398L, 5400L, 5401L, 5404L, 5412L, 5413L, 5416L,
5418L, 5419L, 5421L, 5406L, 5407L, 5409L, 5423L, 5425L, 5427L,
5429L, 5432L, 5434L, 5435L, 5438L, 5440L, 5442L, 5443L, 5446L,
5448L, 5449L, 5451L, 5453L, 5456L, 5457L, 5460L, 5461L, 5464L,
5465L, 5468L, 5470L, 5472L, 5474L, 5476L, 5477L, 5480L, 5482L,
5484L, 5486L, 5488L, 5489L, 5491L, 5494L, 5496L, 5498L, 5499L,
5501L, 5504L, 5505L, 5508L, 5510L, 5511L, 5514L, 5516L, 5518L,
5520L, 5522L, 5524L, 5526L, 5527L, 5530L, 5531L, 5533L, 5536L,
5537L, 5540L, 5542L, 5544L, 5546L, 5547L, 5550L, 5552L, 5554L,
5555L, 5558L, 5559L, 5562L, 5563L, 5566L, 5568L, 5569L, 5571L,
5574L, 5575L, 5578L, 5579L, 5582L, 5584L, 5585L, 5587L, 5590L,
5592L, 5594L, 5595L, 5598L, 5600L, 5602L, 5604L, 5606L), class = "data.frame")
Если вы не хотите, чтобы ваш милый непрерывную переменную в категории вы заинтересованы в (через somethi ng like 'cut'), вы можете использовать' scale_fill_gradientn' вдоль строк, показанных здесь [http://stackoverflow.com/a/11301413/2461552) – aosmith
Спасибо! Я закончил исправление, используя мое решение из редактирования, но ваш комментарий был очень полезен! – awal23
@aosmith Знаете ли вы, как я хотел бы изменить порядок критериев для легенды? Я бы хотел, чтобы 1 мил - 5 мил, чтобы быть внизу. – awal23