Tematik Haritaları Çizme R Farklı Biçimlerdeki Şekil Dosyalarını ve Veri Dosyalarını Kullanma

Question

Şekil dosyası verildiğinde, şekil dosyalarındaki şekil bölgelerine karşılık gelen tanımlayıcıları kullanarak tematik haritaları çizebilmek için bir veri dosyasını nasıl biçimlendirebilir ve kullanabilirim?

#Download English Government Office Network Regions (GOR) from: 
#http://www.sharegeo.ac.uk/handle/10672/50 
tmp_dir = tempdir() 
url_data = "http://www.sharegeo.ac.uk/download/10672/50/English%20Government%20Office%20Network%20Regions%20(GOR).zip" 
zip_file = sprintf("%s/shpfile.zip", tmp_dir) 
download.file(url_data, zip_file) 
unzip(zip_file, exdir = tmp_dir) 

library(maptools) 

#Load in the data file (could this be done from the downloaded zip file directly? 
gor=readShapeSpatial(sprintf('%s/Regions.shp', tmp_dir)) 

#I can plot the shapefile okay... 
plot(gor) 

#and I can use these commands to get a feel for the data... 
summary(gor) 
attributes(gor@data) 
gor@data$NAME 
#[1] North East    North West    
#[3] Greater London Authority West Midlands   
#[5] Yorkshire and The Humber South West    
#[7] East Midlands   South East    
#[9] East of England   
#9 Levels: East Midlands East of England ... Yorkshire and The Humber 

#download data from http://www.justice.gov.uk/downloads/publications/statistics-and-data/courts-and-sentencing/csq-q3-2011-insolvency-tables.csv 
#insolvency<- read.csv("~/Downloads/csq-q3-2011-insolvency-tables.csv") 
insolvency=read.csv("http://www.justice.gov.uk/downloads/publications/statistics-and-data/courts-and-sentencing/csq-q3-2011-insolvency-tables.csv") 
insolvencygor.2011Q3=subset(insolvency,Time.Period=='2011 Q3' & Geography.Type=='Government office region') 
#tidy the data 
require(gdata) 
insolvencygor.2011Q3=drop.levels(insolvencygor.2011Q3) 

names(insolvencygor.2011Q3) 
#[1] "Time.Period"     "Geography"     
#[3] "Geography.Type"    "Company.Winding.up.Petition" 
#[5] "Creditors.Petition"   "Debtors.Petition" 

levels(insolvencygor.2011Q3$Geography) 
#[1] "East"      "East Midlands"   
#[3] "London"     "North East"    
#[5] "North West"    "South East"    
#[7] "South West"    "Wales"     
#[9] "West Midlands"   "Yorkshire and the Humber" 

#So what next? 

kadar, nasıl, örneğin renkler her bölge Debtors.Petition değerine göre o, bir choropleth/tematik harita üreten bir sonraki aşamaya geçmek anlamına var mı yaşıyorsunuz?

(Ben de sadece olası bir gotcha fark - harf GOR seviyelerinde bir uyumsuzluk vardır: "Yorkshire" ve "Yorkshire")

Answer 1

ağaçlar için ağaç görmedim olması,

#Convert factors to numeric [ http://stackoverflow.com/questions/4798343/convert-factor-to-integer ] 
#There's probably a much better formulaic way of doing this/automating this? 
insolvencygor.2011Q3$Creditors.Petition=as.numeric(levels(insolvencygor.2011Q3$Creditors.Petition))[insolvencygor.2011Q3$Creditors.Petition] 
insolvencygor.2011Q3$Company.Winding.up.Petition=as.numeric(levels(insolvencygor.2011Q3$Company.Winding.up.Petition))[insolvencygor.2011Q3$Company.Winding.up.Petition] 
insolvencygor.2011Q3$Debtors.Petition=as.numeric(levels(insolvencygor.2011Q3$Debtors.Petition))[insolvencygor.2011Q3$Debtors.Petition] 

#Tweak the levels so they match exactly (really should do this via a lookup table of some sort?) 
i2=insolvencygor.2011Q3 
i2c=c('East of England','East Midlands','Greater London Authority','North East','North West','South East','South West','Wales','West Midlands','Yorkshire and The Humber') 
i2$Geography=factor(i2$Geography,labels=i2c) 

#Merge the data with the shapefile 
gor@data=merge(gor@data,i2,by.x='NAME',by.y='Geography') 

#Plot the data using a greyscale 
plot(gor,col=gray(gor@data$Creditors.Petition/max(gor@data$Creditors.Petition))) 

Peki bu yaklaşım yapar shape içine sayısal veri birleştirme ve ardından doğrudan çizmek geçerli: kendi soruyu cevaplamak için, burada tek yönlü (söz konusu kodundan aşağıdaki kodu) bulunuyor. sözü

, daha temiz bir yoldur veri dosyası tutmak olmaz ve şekil dosyası ayırmak? (Hala bunun nasıl emin değilim?)