如何使用ggplot/ggmap在SpatialLinesDataFrame中绘制和着色街道？

我有一个包含科隆所有街道的shapefile（SpatialLinesDataFrame），可以从下载。我将这个@数据与来自外部源的数据合并。我如何绘制这些街道（如果可能的话，在谷歌地图上使用ggmaps），使每一条街道都有不同的颜色（或厚度），这取决于它各自的值

到目前为止，我已经做到了：

shapefile <- readOGR(shapfile, "Strasse", stringsAsFactors=FALSE, 
encoding="latin-9")
shp <- spTransform(shapefile, CRS("+proj=longlat +datum=WGS84"))

---

我看到可以转换shapefile，以便使用geom_Segment（或者在本例中是一个修改的函数“geom_segment2”），但随后将丢失特定于街道的值。

因此，此代码从shapefile中获取100条最长的道路，在（1,10）上随机分配“值”，并根据值使用颜色绘制，在谷歌的科隆光栅图像上

library(ggplot2)   
library(ggmap)          # for ggmap(...) and get_map(...)
library(rgdal)          # for readOGR(...)
library(plyr)           # for join(...)
set.seed(1)             # for reproducible example
setwd(" <directory with your shapefiles> ")
spl <- readOGR(dsn=".", "Strasse", encoding="latin-9")
spl <- spl[spl$SHAPE_LEN %in% tail(sort(spl$SHAPE_LEN),100),]
shp       <- spTransform(spl, CRS("+proj=longlat +datum=WGS84"))
shp.df    <- data.frame(id=rownames(shp@data),
                        values=sample(1:10,length(shp),replace=T),
                        shp@data, stringsAsFactors=F)

data_fort   <- fortify(shp)
data_merged <- join(data_fort, shp.df, by="id")

ggmap(get_map(unlist(geocode("Cologne")),zoom=11))+
  geom_path(data=data_merged,size=1,
            aes(x=long,y=lat,group=group,color=factor(values)))+
  labs(x="",y="")+
  theme(axis.text=element_blank(),axis.ticks=element_blank())

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但是有一个问题：

zoom=…

参数的解释不同，我无法充分缩放地图。

您的shapefile似乎有>5500条街道。你想让每一个都是不同的颜色吗？此外，attributes表没有

values

列。我将@data与外部数据文件进行了匹配（出于隐私原因，我无法上载）。只有那些街道仍然保留在shapefile中，即我的原始数据文件中。然后我将外部文件中的值附加到shapefile@data数据帧。现在我意识到我可以上传修改过的shapefile，明天我会上传的。值列在我的shapefile中，例如它包含1-10的值，但这是模拟的。当我使用geom_line（）时，某些线条（街道）的某些部分充满了类似颜色的形状，你知道这是为什么吗？对于初学者，你需要使用

geom_path（…）

，而不是“geom_line（…）。只是在没有真实数据的情况下对其进行了测试，看起来好多了：）谢谢。我还发现，用户不需要直接访问@data frame，而是通过shapefile对象。

ggplot(data_merged, aes(x=long, y=lat,
                      group=group,
                      colour=values)) +
 geom_line()

library(ggplot2)   
library(ggmap)          # for ggmap(...) and get_map(...)
library(rgdal)          # for readOGR(...)
library(plyr)           # for join(...)
set.seed(1)             # for reproducible example
setwd(" <directory with your shapefiles> ")
spl <- readOGR(dsn=".", "Strasse", encoding="latin-9")
spl <- spl[spl$SHAPE_LEN %in% tail(sort(spl$SHAPE_LEN),100),]
shp       <- spTransform(spl, CRS("+proj=longlat +datum=WGS84"))
shp.df    <- data.frame(id=rownames(shp@data),
                        values=sample(1:10,length(shp),replace=T),
                        shp@data, stringsAsFactors=F)

data_fort   <- fortify(shp)
data_merged <- join(data_fort, shp.df, by="id")

ggmap(get_map(unlist(geocode("Cologne")),zoom=11))+
  geom_path(data=data_merged,size=1,
            aes(x=long,y=lat,group=group,color=factor(values)))+
  labs(x="",y="")+
  theme(axis.text=element_blank(),axis.ticks=element_blank())

ggmap(get_map("Cologne"))