R语言可视化——多图层叠加（离散颜色填充与气泡图综合运用）

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今天这一篇是昨天推送的基础上进行了进一步的深化，主要讲如何在离散颜色填充的地图上进行气泡图图层叠加。

为了使得案例前后一致，仍然使用昨天的数据集。

数据准备：

加载包：

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library(ggplot2)
library(plyr)
library(maptools)
library(sp)

导入中国省界地图：

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china_map<-readShapePoly("c:/rstudy/bou2_4p.shp")
data1<- china_map@data      
data2<- data.frame(id=row.names(data1),data1)

数据格式转化及业务数据合并：

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china_map1 <- fortify(china_map) 
china_map_data <- join(china_map1,data2, type = "full") 
mydata <- read.csv("c:/rstudy/geshengzhibiao.csv")
china_data <- join(china_map_data, mydata, type="full")

各省省会城市经纬度数据：

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province_city <- read.csv("c:/rstudy/chinaprovincecity.csv")

构造数据地图作图数据：

根据自己的数据量级和具体业务需要设置分割点

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mydata<-mydata[,-c(5,6)]
mydata$zhibiao<-rnorm(33,100,50)
mydata$zhibiao<-abs(mydata$zhibiao)
mydata$zhibiao2<-round(mydata$zhibiao,0)
mydata$fau <- cut(mydata$zhibiao, breaks = c(0,50,100,150,200,250))

将转换的分段因子变量重新命名为我们需要的分段阀值：

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mydata$fam<-factor(mydata$fau,levels=c('(0,50]','(50,100]','(100,150]','(150,200]','(200,250]'),labels=c('0~50','50~100','100~150','150~200','200~250'),order=TRUE)

将业务数据与地理信息数据合并：

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china_data <- join(china_map_data, mydata, type="full") 
province_city <- read.csv("c:/rstudy/chinaprovincecity.csv")
windowsFonts(myFont = windowsFont("微软雅黑"))

离散标度填充：

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ggplot(china_data, aes(x = long, y = lat, group = group,fill =fam)) +
     geom_polygon(colour="white")+
     scale_fill_brewer(palette="Blues") +  ###Blues&Greens
     coord_map("polyconic") +
     ggtitle("某公司2015~2016年度营业状况分布图")+  #写入标题
     guides(fill=guide_legend(reverse=TRUE,title=NULL))+       
     theme(               
          panel.grid = element_blank(),
          panel.background = element_blank(),
          title=element_text(family="myFont"),
          axis.text = element_blank(),
          axis.ticks = element_blank(),
          axis.title = element_blank(),
          legend.position = c(0.08,0.4),
          legend.text.align=1
          )

在离散颜色标度的基础上添加各省份散点图：

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ggplot() +
     geom_polygon(data=china_data, aes(x=long,y=lat,group=group,fill=fam),colour="white")+
     geom_point(data=province_city,aes(x=jd,y=wd),colour="red")+
     scale_fill_brewer(palette="Blues") +  ###Blues&Greens
     coord_map("polyconic") +
     ggtitle("某公司2015~2016年度营业状况分布图")+  #写入标题
     guides(fill=guide_legend(reverse=TRUE,title=NULL))+       
     theme(               
          panel.grid = element_blank(),
          panel.background = element_blank(),
          title=element_text(family="myFont"),
          axis.text = element_blank(),
          axis.ticks = element_blank(),
          axis.title = element_blank(),
          legend.position = c(0.08,0.4),
          legend.text.align=1
          )

更该散点图为气泡图：

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province_city$PerforamA<-round(rnorm(34,100,30),0)
province_city$Perforamb<-round(rnorm(34,100,30),0)

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ggplot() +
     geom_polygon(data=china_data, aes(x=long,y=lat,group=group,fill=fam),colour="white")+
     geom_point(data=province_city,aes(x=jd,y=wd,size=PerforamA),shape=21,fill="#8E0F2E",colour="black",alpha=0.6)+
     scale_fill_brewer(palette="Blues") +  ###Blues&Greens
     scale_size_area(max_size=6)+
     coord_map("polyconic") +
     ggtitle("某公司2015~2016年度营业状况分布图")+  #写入标题
     guides(fill=guide_legend(reverse=TRUE,title=NULL),size=guide_legend(reverse=TRUE,title=NULL))+       
     theme(               
          panel.grid = element_blank(),
          panel.background = element_blank(),
          title=element_text(family="myFont"),
          axis.text = element_blank(),
          axis.ticks = element_blank(),
          axis.title = element_blank(),
          legend.position = c(0.08,0.4),
          legend.text.align=1
          )

本来打算再继续在气泡图的基础上进行颜色渐变填充呢，可以试了一下，这样的话前面的底图离散颜色标度填充的的时候已经使用过了一个fill属性设置选项，而要对气泡图进行颜色渐变填充就要再使用一次fill属性，可是目前为止我还不知道如何在多图层中出现多个fill属性的时候如何识别并分别进行标度设置，当我运行如下代码时，软件无法识别两个颜色标度设置分别对应的指标，因而图表无法跑出来：

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ggplot() +
     geom_polygon(data=china_data, aes(x=long,y=lat,group=group,fill=fam),colour="white")+
     scale_fill_brewer(palette="Blues") +  ###Blues&Greens
     geom_point(data=province_city,aes(x=jd,y=wd,size=PerforamA,fill=PerforamB),shape=21,fill="#8E0F2E",colour="black",alpha=0.6)+     
     scale_size_area(max_size=6)+
     scale_fill_gradient2(low="DarkCyan", mid="Azure", high="Sienna", midpoint=median(province_city$PerforamB))+ 
     coord_map("polyconic") +
     ggtitle("某公司2015~2016年度营业状况分布图")+  #写入标题
     guides(fill=guide_legend(reverse=TRUE,title=NULL),size=guide_legend(reverse=TRUE,title=NULL))+       
     theme(               
          panel.grid = element_blank(),
          panel.background = element_blank(),
          title=element_text(family="myFont"),
          axis.text = element_blank(),
          axis.ticks = element_blank(),
          axis.title = element_blank(),
          legend.position = c(0.08,0.4),
          legend.text.align=1
          )

Scale for ‘fill’ is already present. Adding another scale for ‘fill’, which will replace the existing scale.
Error: Discrete value supplied to continuous scale

实在是太遗憾了，不知道哪位大神知道如何处理多图层相同的fill属性，可以告知在下，这里先行谢过了。

处理标签问题：

最后来处理标签问题，为了防止页面杂乱不堪，我只用了PerforamA指标前十个标签。

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labelper<-province_city[order(province_city[,5],decreasing=T),][1:10,]
ggplot() +
     geom_polygon(data=china_data, aes(x=long,y=lat,group=group,fill=fam),colour="white")+
     geom_point(data=province_city,aes(x=jd,y=wd,size=PerforamA),shape=21,fill="#8E0F2E",colour="black",alpha=0.6)+
     scale_fill_brewer(palette="Blues") +  ###Blues&Greens
     scale_size_area(max_size=6)+
     coord_map("polyconic") +
     geom_text(aes(x=jd+2.3,y=wd,label=city),size =3,family="myFont",fontface="plain",data=labelper) +
     ggtitle("某公司2015~2016年度营业状况分布图")+  #写入标题
     guides(fill=guide_legend(reverse=TRUE,title=NULL),size=guide_legend(reverse=TRUE,title=NULL))+       
     theme(               
          panel.grid = element_blank(),
          panel.background = element_blank(),
          title=element_text(family="myFont"),
          axis.text = element_blank(),
          axis.ticks = element_blank(),
          axis.title = element_blank(),
          legend.position = c(0.08,0.4),
          legend.text.align=1
          )

要是把所有的标签全部都添加到地图上的话，真的不太合适，本来图层就有两个，已经出现信息相互遮挡的情况了。

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ggplot() +
     geom_polygon(data=china_data, aes(x=long,y=lat,group=group,fill=fam),colour="white")+
     geom_point(data=province_city,aes(x=jd,y=wd,size=PerforamA),shape=21,fill="#8E0F2E",colour="black",alpha=0.6)+
     scale_fill_brewer(palette="Blues") +  ###Blues&Greens
     scale_size_area(max_size=6)+
     coord_map("polyconic") +
     geom_text(aes(x=jd+2.3,y=wd,label=city),size =3,family="myFont",fontface="plain",data=province_city) +
     ggtitle("某公司2015~2016年度营业状况分布图")+  #写入标题
     guides(fill=guide_legend(reverse=TRUE,title=NULL),size=guide_legend(reverse=TRUE,title=NULL))+       
     theme(               
          panel.grid = element_blank(),
          panel.background = element_blank(),
          title=element_text(family="myFont"),
          axis.text = element_blank(),
          axis.ticks = element_blank(),
          axis.title = element_blank(),
          legend.position = c(0.08,0.4),
          legend.text.align=1
          )

所以标签的话，还是尽量越少越好，最好别添加，本来省级行政单位作为地理常识，已经是大家心知肚明的东西了，信息表达到位了就OK了。

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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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