Cartographier des polygones

Cartes interactives avec leaflet en R

Rich Majerus

Vice President of Strategy & Planning, Queens University of Charlotte

Tracer des polygones

shp %>% 
  leaflet() %>% 
  addTiles() %>% 
  addPolygons()

Tous les codes postaux de NC 1

addPolygons()

weight - épaisseur des contours en pixels
color - couleur des polygones
label - info affichée au survol
highlight - options pour mettre un polygone en évidence au survol

shp %>% 
leaflet() %>% 
addTiles() %>% 
addPolygons(weight = 1,
            color = "grey",
            label = ~paste0("Total Income: " dollar(income)),
            highlight = highlightOptions(weight = 3, color = "red",
                                         bringToFront = TRUE))

addPolygons()

Tous les codes postaux de NC 2

Colorer des données numériques

colorNumeric

nc_pal <- colorNumeric(palette = "Blues", 
                       domain = high_inc@data$mean_income)

colorBin

nc_pal <- colorBin(palette = "YlGn", bins = 5,
                   domain = high_inc@data$mean_income)

colorQuantile

nc_pal <- colorQuantile(palette = "YlGn", n = 4, 
                        domain = high_inc@data$mean_income)

colorNumeric()

nc_pal <- colorNumeric("Blues", domain = high_inc@data$mean_income)

previewColors(pal = nc_pal, 
              values = c(seq(100000, 600000, by = 100000)))

previewColors()

Carte choroplèthe

nc_pal <- colorNumeric(palette = "Blues", 
                       domain = shp@data$mean_income)

shp %>% 
  leaflet() %>% 
  addTiles()  %>% 
  addPolygons(weight = 1, fillOpacity = 1,
              color =  ~nc_pal(mean_income),
              label = ~paste0("Mean Income: ", 
                              dollar(mean_income)),
              highlight = highlightOptions(weight = 3,
                                           color = "red",
                                           bringToFront = TRUE))

Carte choroplèthe

Carte choroplèthe des revenus en NC

Exemple de choroplèthe

ggplot(shp@data,
       aes(mean_income)) +
  geom_histogram()

Histogramme des revenus

ggplot(shp@data, 
        aes(log(mean_income))) +
  geom_histogram()

Histogramme des revenus (log)

Transformation logarithmique

Choroplèthe des revenus (log) en NC 1

Passons à la pratique !

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