R使用ggplot2打印数据帧时内存不足

我在Fedora 31上运行R，在一台配备8Gb RAM的戴尔XPS笔记本电脑上运行。我正在尝试使用ggplot2进行绘图，这样我就可以使用已经使用ggplot2编写的代码覆盖其他数据。我大致上一直在关注R中的光栅数据。在将TIFF转换为光栅层并转换为数据帧后，R程序在使用ggplot2加载数据帧时失败，只需输出“Killed”并退出

以下是产生此错误的最小代码示例：

library(tidyverse)
library(raster)
library(rgdal)

afg_pop <- raster("afg_ppp_2020.tif")
pop_df <- as.data.frame(afg_pop, xy = TRUE)

ggplot() +
    # This is the line that results with the error: "Killed"
    geom_raster(data = pop_df , aes(x = x, y = y, fill = afg_ppp_2020))

我很难相信，即使有一个数据文件，这么大的R也会耗尽处理它所需的内存。为什么R需要这么多内存来执行此任务，更重要的是，我可以使用什么其他方法来绘制此数据，最好使用ggplot2

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我对R比较陌生，所以如果我忽略了一些显而易见的事情，请原谅我。任何帮助都将不胜感激

我无法说明

ggplot

的内存要求，但数据的空间分辨率非常高（~90m）。要求ggplot绘制10955（行）*17267（列）=189159985像素是没有意义的，因为您将无法看到它们（除非您正在打印广告牌）。因此，一个简单的解决方法是获取常规样本，或者进行聚合

f <- "ftp://ftp.worldpop.org.uk/GIS/Population/Global_2000_2020/2020/AFG/afg_ppp_2020.tif"
if (!file.exists(basename(f))) download.file(f, basename(f), mode="wb")

library(raster)
afg_pop <- raster("afg_ppp_2020.tif")
pop_df <- data.frame(sampleRegular(afg_pop, 10000, xy=TRUE))

library(ggplot2)
ggplot() + geom_raster(data = pop_df , aes(x = x, y = y, fill = afg_ppp_2020))

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f谢谢，罗伯特，这对我很有效。我想知道还有哪些软件包更适合制作这样的地图；我的印象是，ggplot是这种分层GIS工作的良好选择。
f <- "ftp://ftp.worldpop.org.uk/GIS/Population/Global_2000_2020/2020/AFG/afg_ppp_2020.tif"
if (!file.exists(basename(f))) download.file(f, basename(f), mode="wb")

library(raster)
afg_pop <- raster("afg_ppp_2020.tif")
pop_df <- data.frame(sampleRegular(afg_pop, 10000, xy=TRUE))

library(ggplot2)
ggplot() + geom_raster(data = pop_df , aes(x = x, y = y, fill = afg_ppp_2020))

afg_pop2 <- aggregate(afg_pop, 10) # this takes some time
pop_df2 <- as.data.frame(afg_pop2, xy=TRUE)
ggplot() + geom_raster(data = pop_df2 , aes(x = x, y = y, fill = afg_ppp_2020))