Quy trình bản đồ với tigris và tidycensus

Phân tích dữ liệu Điều tra Dân số Hoa Kỳ bằng R

Kyle Walker

Instructor

Bản đồ chấm về giáo dục

Tạo chấm ngẫu nhiên với sf

Hàm chính để tạo điểm ngẫu nhiên trong sf: st_sample()

dc_dots <- map(c("White", "Black", "Hispanic", "Asian"), function(group) {
  dc_race %>%
    filter(variable == group) %>%
    st_sample(., size = .$value / 100) %>%
    st_sf() %>%
    mutate(group = group) 
}) %>%
  reduce(rbind)

Lưu ý khi tạo chấm ngẫu nhiên

Để vẽ nhanh hơn:

dc_dots <- dc_dots %>%
  group_by(group) %>%
  summarize()

Để trực quan chính xác hơn:

dc_dots_shuffle <- sample_frac(dc_dots, size = 1)

Bản đồ mật độ chấm cơ bản với sf

plot(dc_dots_shuffle, key.pos = 1)

Bản đồ mật độ chấm cơ bản

Dữ liệu bổ trợ với tigris

options(tigris_class = "sf")

dc_roads <- roads("DC", "District of Columbia") %>%
  filter(RTTYP %in% c("I", "S", "U"))

dc_water <- area_water("DC", "District of Columbia")

dc_boundary <- counties("DC", cb = TRUE)

Dữ liệu bổ trợ với tigris

plot(dc_water$geometry, col = "lightblue")

Biểu đồ thủy hệ của DC

Bản đồ mật độ chấm với ggplot2

ggplot() + 
  geom_sf(data = dc_boundary, color = NA, fill = "white") + 
  geom_sf(data = dc_dots, aes(color = group, fill = group), size = 0.1) + 
  geom_sf(data = dc_water, color = "lightblue", fill = "lightblue") + 
  geom_sf(data = dc_roads, color = "grey") + 
  coord_sf(crs = 26918, datum = NA) + 
  scale_color_brewer(palette = "Set1", guide = FALSE) +
  scale_fill_brewer(palette = "Set1") +
  labs(title = "The racial geography of Washington, DC", 
       subtitle = "2010 decennial U.S. Census", 
       fill = "", 
       caption = "1 dot = approximately 100 people.\nData acquired with 
                  the R tidycensus and tigris packages.")

Bản đồ mật độ chấm hoàn chỉnh

Lưu ý khi làm bản đồ mật độ chấm

Lưu ý cách bản đồ mật độ chấm có thể bị hiểu sai
Chọn màu định tính hợp lý
Cẩn thận khi chọn các lớp bổ trợ

Cùng luyện tập nào!

Phân tích dữ liệu Điều tra Dân số Hoa Kỳ bằng R