R 我应该什么时候使用geom_地图？

我正在制作一张在ggplot中添加了点的choropleth地图。 下面是最后一个

我想到了这个：

require(ggplot2)
require(maps)

set.seed(47)
county_map <- map_data("county", "washington")
names(county_map)[5:6] <- c("state", "id")
countyData <- data.frame(id = unique(county_map$id), value = rnorm(39)) 
map1 <- ggplot(countyData, aes(map_id = id)) +
    geom_map(aes(fill = value), map = county_map, colour = "black") +
    coord_map() +
    expand_limits(x = county_map$long, y = county_map$lat)

print(map1)

我无法让它工作。我尝试了很多变化，将

group

设置为

NULL

，命名

aes

参数，等等。运气不好。因此，我通过将地图数据与choropleth数据合并，并使用

geom_polygon

，找到了做完全相同的事情而没有问题的方法，这似乎更简单。（首先，我花了一点时间来计算ID映射，因为我没有意识到我必须删除

区域

列名才能成功使用

ID

。而且第一个方法的语法对我来说仍然很奇怪。）

因此，有两个问题：

如何使用上面所示的方法和

geom_map

从不同的数据帧添加点

更重要的是，与

geom_多边形

方法相比，使用

geom_地图

是否有任何优势

这对我很有用：

map1 <- ggplot(countyData) +
  geom_map( map = county_map, aes(map_id = id,fill = value), 
            colour = "black") + coord_map() +
  expand_limits(x = county_map$long, y = county_map$lat)
  map1 + geom_point(mapping = aes(xx, yy), data = pointData)

---

map1您当前的问题是
ggplot
无法将点数据绑定到地图。查看您的数据帧，您的地图有以下内容：

str(countyData)
'data.frame':   39 obs. of  2 variables:
 $ id   : chr  "adams" "asotin" "benton" "chelan" ...
 $ value: num  1.995 0.711 0.185 -0.282 0.109 ...

…以下是您的观点：

str(pointData)
'data.frame':   3 obs. of  2 variables:
 $ xx: num  -120 -123 -122
 $ yy: num  48.1 46.7 48

您是否看到允许
ggplot
定位点的任何常见变量

不过，这个问题很容易解决。我通常使用
geom_polygon
而不是
geom_map
，但这在很大程度上是出于习惯。这是有效的，例如：

colnames(pointData) <- c('long','lat') # makes consistent with county_map
pointData$group <- 1 # ggplot needs a group to work with
county_map$value <- sapply(1:nrow(county_map),
                           function(x) round(runif(1, 1, 8), 0)) # for colours

ggplot(county_map, aes(x = long, y = lat, group = group)) +
    geom_polygon(aes(fill = value)) +
    coord_map() +
    geom_point(data = pointData, aes(x = long, y = lat), shape = 21, fill = "red")

colnames（pointData）
geom_map
通常比
geom_polygon
快得多，因为它可以以更高效的方式进行合并。
colnames(pointData) <- c('long','lat') # makes consistent with county_map
pointData$group <- 1 # ggplot needs a group to work with
county_map$value <- sapply(1:nrow(county_map),
                           function(x) round(runif(1, 1, 8), 0)) # for colours

ggplot(county_map, aes(x = long, y = lat, group = group)) +
    geom_polygon(aes(fill = value)) +
    coord_map() +
    geom_point(data = pointData, aes(x = long, y = lat), shape = 21, fill = "red")