相关疑难解决方法(0)

我可以使用以下代码制作美国州级失业率图表.

library(XML)
library(ggplot2)
library(plyr)
library(maps)

unemp <-
  readHTMLTable('http://www.bls.gov/web/laus/laumstrk.htm',
    colClasses = c('character', 'character', 'numeric'))[[2]]

names(unemp) <- c('rank', 'region', 'rate')
unemp$region <- tolower(unemp$region)

us_state_map <- map_data('state')
map_data <- merge(unemp, us_state_map, by = 'region')

map_data <- arrange(map_data, order)

states <- data.frame(state.center, state.abb)

p1 <- ggplot(data = map_data, aes(x = long, y = lat, group = group))
p1 <- p1 + geom_polygon(aes(fill = cut_number(rate, 5)))
p1 <- p1 + geom_path(colour = 'gray', linestyle = 2)
p1 <- p1 + scale_fill_brewer('Unemployment Rate (Jan 2011)', palette …

我打算在瑞士做一个调查.NPA将被问到.

NPA(邮政编码)包含4个号码.

• 例如,1227年是卡鲁日的NPA(日内瓦州 - 瑞士的一部分).
• 例如,1784年是Courtepin的NPA(弗里堡州 - 瑞士州的一部分).
• 等等

我想知道如何在地图上表示所有观察(大约1500).我正在考虑使用ggplot,因为我将它用于其他图形(我认为ggplot是"漂亮的").但是,我对任何其他建议持开放态度.

以下是一些虚假数据:http: //pastebin.com/HsuQnLP3

瑞士地图的输出应该有点像美国地图(图片来源:http://www.openintro.org)

更新:

我试过创建一些代码:

library(sp)
test <-  url("https://dl.dropboxusercontent.com/u/6421260/CHE_adm3.RData")
print(load(test))
close(test)

gadm$NAME_3
gadm$TYPE_3

但似乎http://gadm.org/没有提供公社的NPA ......

新更新:

我发现(感谢@yrochat)NPA的shapefile:http: //www.cadastre.ch/internet/cadastre/fr/home/products/plz/data.html

我称为ZIP文件:Shape LV03

然后我试过了

library("maptools")
swissmap <- readShapeLines("C:/Users/yourName/YourPath/PLZO_SHP_LV03/PLZO_PLZ.shp")
plot(swissmap)
data <- data.frame(swissmap)
data$PLZ #the row who gives the NPA

由于我在shapefile上有PLZ,我如何在地图上为我的观察着色？我提供了一些关于数据的假数据http://pastebin.com/HsuQnLP3

谢谢

我正在尝试绘制乌克兰地区的强度图，强度取决于“值”。这是我的代码：

library(sp)
con <- url("http://biogeo.ucdavis.edu/data/gadm2/R/UKR_adm1.RData")
print(load(con))
close(con)
name<-VARNAME_1
gadm$VARNAME_1
value<-c(1:27)
gadm$VARNAME_1<-as.factor(value)
col<- colorRampPalette(c('white', 'black'))(256) 
spplot(gadm, "VARNAME_1", main="Ukraine", scales = list(draw = TRUE), col.regions=col)

我的问题是：是否可以将区域名称放在绘图上（我将其作为name代码中的字符向量放置到地图上的适当位置。或者也许另一个建议可以使地图更清晰和易于理解）有相应的价值，谢谢！