小编Wan*_*ith的帖子

我试图摆脱落在我读取的 shapefile 边界之外的空间几何。如果没有像 Photoshop 这样的手动软件，是否可以做到这一点？或者我手动移除跨越城市边界之外的区域。例如，我拿出了 14 张小册子，这是有结果的：

我已经提供了数据的所有子集和自己测试的密钥。代码脚本如下，数据集为https://github.com/THsTestingGround/SO_geoSpatial_crop_Quest。

我st_intersection(gainsville_df$Geomtry$x, gnv_poly$geometry)在转换Geomtry为sf.

library(sf)
library(tigris)
library(tidyverse)
library(tidycensus)
library(readr)
library(data.table)

#reading the shapefile
gnv_poly <-  sf::st_read("PATH\\GIS_cgbound\\cgbound.shp") %>% 
                sf::st_transform(crs = 4326) %>% 
                sf::st_polygonize() %>% 
                sf::st_union()

#I have taken the "geometry" of latitude and longitude because it was corrupting my csv, but we can rebuild like so
gnv_latlon <- readr::read_csv("new_dataframe_data.csv") %>% 
                dplyr::select(ID,
                              Latitude,
                              Longitude,
                              Location) %>%
                dplyr::mutate(Location = gsub(x= Location, pattern = "POINT \\(|\\)", replacement = "")) %>% …

我使用 绘制了一个空间地图，但是只要参数位于其中，geom_sf它就会不断地为我的参数拾取连续比例，但是当我将其取出并填充时，它也不起作用，它会覆盖我的手动颜色，而图例不会展示。我尝试传入内部层，但这会导致错误：fillaesscale_fill_manualfillaesas.factors

错误：提供给连续刻度的离散值

但这些价值观是谨慎的！所以我必须把它变成数字。new_file.csv可以在此处找到可重现的示例和数据文件：

https://github.com/THsTestingGround/SO_question_fill_map/blob/master/new_file.csv

代码：

options(scipen = 9999,tigris_use_cache = TRUE)
library(sf)
library(tidyverse)
library(tidycensus)
library(RCurl)
library(tigris)

#Took out my census api key because of a feed back from a SO member. Please add a comment
#if you would like my census key.

url <- getURL("https://raw.githubusercontent.com/THsTestingGround/SO_question_fill_map/master/new_file.csv")

#read the csv file
gainsville_df <- read_csv(url) #store the csv file content from my github link

#get the population geomtry shapefiles
alachua <- tidycensus::get_acs(state = …

嗨，我不断收到Error: Column column is unknown错误dplyr。我无法修改函数来消除错误。我之所以想做这个函数，是因为我必须对其他变量重复这个过程。
数据可以在这里找到：http ://www.personal.psu.edu/dlp/w540/datasets/titanicsurvival.csv

one_col_count <- function(data, column){

  data %>%
        group_by(column)%>%
        count() %>%
        ungroup() %>%
        add_row(column= "Total",  n= sum(.$n)) -> dataset

  return(dataset)
}

survival_count <- one_col_count(dat, as.name("Survived"))

#dat is a data.frame where I changed to types of every column to factor

#Whereas this works
#survival_count <- dat %>%
#                     group_by(Survived)%>%
#                     count() %>%
#                     ungroup() %>%
#                     add_row(Survived= "Total", 
#                             n= sum(.$n))

#And I get the output
## A tibble: 3 x …