动态地理信息可视化——leaflet填充地图

这一篇是leaflet动态地图的第四篇，也是最值得推荐的一篇，这一篇涉及到热力地图填充，通过该篇内容，大家可以体会大leaflet在线地图的R借口在处理热力地图上面颜色标度映射的强大优势。

加载包：

library(plyr)
library(maps)
library(mapdata)
library(leaflet)
library(stringi)
library(maptools)
library(htmltools)
library(RColorBrewer)
library(ggplot2)
library(rgdal)

地图素材加载：

（leaflet支持多种地图素材，比如常见的shapefile格式、json格式以及其他在线地图，但是因为json格式本来还没有很熟练，这里用shp格式地图素材为例进行加讲解）。

肯定会有小伙伴儿会问，既然leaflet本身就是在线地图，为啥还要费事儿加载shp地图素材就进行映射，因为leaflet在线地图提供的地图底图本身具有多级缩放特性，每一缩放级别都有对应的行政区划界线，但是这些参数和行政区划是封装在底层的js语言中的，我们无法使用R语言直接进行调用，只能作为一个图层素材进行背景修饰，说白了，其实我们想要的仅仅是多级缩放的动态切换效果，这样再结合我们自定义的地图素材，可以呈现出更加完美的效果。（只有热力填充地图需要定义区域界线，而点图和线图都可以直接利用leaflet本身的地图素材，因为只需要坐标点位置即可）。

我们常用的地图素材资源无非以下三种，R包内置的地图数据、shapefile格式和json格式。以下是三种格式素材导入并在leaflet中制作的地图的基本代码：

maps包:

1 2	mapStates<-map("state",fill=TRUE,plot=FALSE) leaflet(mapStates) %>% addTiles() %>%addPolygons(fillColor=topo.colors(10,alpha =NULL), stroke = FALSE)

1 2	mapWorld<-map("world",fill=TRUE,col=rainbow(200),ylim=c(-60,90),mar=c(0,0,0,0)) leaflet(mapWorld) %>% addTiles() %>%addPolygons(fillColor = topo.colors(10, alpha = NULL), stroke = FALSE)

shapefile:

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American_map <-readShapePoly("C:/rstudy/USA_map/STATES.SHP")
American_map$STATE_NAME = iconv(American_map$STATE_NAME,"UTF8","CP936") 
leaflet(American_map)%>%addTiles()%>%addPolygons(popup=~STATE_NAME,fillColor=topo.colors(10,alpha=NULL),stroke=FALSE)

json文件：

library(jsonlite)
geoData<-readLines("D:/R/mapdata/State/USA.json",warn=FALSE)%>%paste(collapse="\n")%>%fromJSON(simplifyVector=FALSE)
geoData$style=list(weight=1,color="red",fillColor="green",opacity=1,fill=TRUE,fillOpacity=0.6)
leaflet()%>%setView(lng=-98.961387,lat=39.708533,zoom=3)%>%addTiles()%>%addGeoJSON(geoData)

前两种素材作图过程大同小异，特别是一些标度的属性声明很类似ggplot中的函数过程，但是json格式的素材操作起来就不是很友好，他的标度属性是要在数据文件中新建style的list对象进行生命，而且json格式中的list非常多，结构相对复杂，至今我也没完全搞明白如果自由操作。

几张分类颜色标度填充效果：

下面是承接上面shapefile格式素材做展现的四中颜色标度（三种连续性标度和一种分类标度的映射过程）。

colorQuantile（连续性数值变量的百分比颜色过度）:

pal <- colorQuantile("Greens",American_map@data$POP1990)
leaflet(American_map)%>%addTiles()%>%
addPolygons(color=~pal(American_map@data$POP1990),fillOpacity  = 0.8,weight=1)%>%
addLegend(pal=pal,values=American_map@data$POP1990,position="bottomleft",title = "1990年人口数量（万人）")

以下两种同属连续性数值变量（使用颜色数量不同）

colorNumeric(多色过度):
pal<-colorNumeric(c("darkgreen","yellow","orangered"),American_map@data$POP1990)
leaflet(American_map)%>%addTiles() %>%
addPolygons(color=~pal(American_map@data$POP1990),fillOpacity  = 0.8,weight=1)%>%
addLegend(pal=pal,values=American_map@data$POP1990,position="bottomleft",title = "1990年人口数量（万人")

colorNumeric（单色过度):
pal<-colorNumeric("Greens",American_map@data$POP1990)
leaflet(American_map)%>%addTiles()%>%
addPolygons(color=~pal(American_map@data$POP1990),fillOpacity  = 0.8,weight=1)%>%
addLegend(pal=pal,values=American_map@data$POP1990,position="bottomleft",title="1990年人口数量（万人）")

以下两种也同属连续性数值变量的颜色标度映射

（但是可以自定义分组数量，其实实质上是对变量分割，后以分组形式填充，更准确的说，确实是应用了变量转换的方式（数值转有序因子），但是过程是自动进行的，而不是像在ggplot中一样不需手动转换）

colorBin（单色渐变分组过度):
pal<-colorBin("Greens",American_map@data$POP1990,10)
leaflet(American_map)%>%addTiles()%>%
addPolygons(color=~pal(American_map@data$POP1990),fillOpacity=0.8,weight=1)%>%
addLegend(pal=pal,values=American_map@data$POP1990,position="bottomleft",title="1990年人口数量（万人）")

colorBin（多色色渐变分组过度):
pal<-colorBin(c("darkgreen","yellow","orangered"),American_map@data$POP1990,8)
leaflet(American_map) %>% addTiles() %>%
addPolygons(color=~pal(American_map@data$POP1990),fillOpacity=0.8,weight=1)%>%
addLegend(pal=pal,values=American_map@data$POP1990,position="bottomleft",title="1990年人口数量（万人）")

离散标度：

（这个例子是用在变量本身就是因子变量的情况下，算是分类变量情况下的颜色标度映射）

china_map<-readShapePoly("c:/rstudy/bou2_4p.shp")
mydata<-read.csv("c:/rstudy/geshengzhibiao.csv")
mydata$type<-factor(sample(LETTERS[1:5],33,replace=TRUE))
shape <- merge(china_map,mydata,by="NAME")
pal <- colorFactor(c("green","red","blue","yellow","brown"), domain = c("A", "B","C","D","E"))#设置色盘：
i_popup<-paste0("<strong>Province:</strong>",shape$NAME,"<br>",
"<strong>Level:</strong>",shape$type)

设置弹出窗口
leaflet(shape)%>%addTiles()%>%
 setView(116.387021,39.969369,zoom=3)%>%
addPolygons(fillColor=~pal(shape$type),fillOpacity=0.8,color="#000000",weight=1,popup=i_popup)%>%
addLegend(pal=pal,values=shape@data$type,position="bottomright",title=paste0("小魔方基团2016年","<br>","营业分布等级"))

以上地图效果都支持多节自动缩放和弹窗动态信息显示（需设置popup属性及少量html交互代码）

leaflet在线地图底层由js源码编写，天然支持html语言，如能结合html搭配使用，可以在动态地图元素中，特别是弹窗中无缝嵌入图片、超链接甚至视频等多类元素，感兴趣的小伙伴儿可以自行探索。

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杜雨
财经专业研究僧；
伪数据可视化达人；
文科背景的编程小白；
喜欢研究商务图表与地理信息数据可视化，爱倒腾PowerBI、SAP DashBoard、Tableau、R ggplot2、Think-cell chart等诸如此类的数据可视化软件，创建并运营微信公众号“数据小魔方”。
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