Упражнение_4
Мелихова И.С.
24 03 2020
Аналитический пакет R.
Задание: С помощью «knitr» создать html-отчёт с короткими пояснениями к данным и с двумя картами: 1. Карта-хороплет регионов РФ, входящих в состав Приволжского федерального округа, построенная функцией spplot() по данным сборников “Регионы России” за последний доступный год 16. 2. Такая же карта но со статистикой за 2010 год, построенная функцией ggplot().
Показатель: “кризисный индекс качества жизни”.
# Создание статических картограмм ==============================================
# загрузка пакетов
# library('R.utils') # gunzip() для распаковки архивов
library('sp') # функция spplot()
library('ggplot2') # функция ggplot()
library('RColorBrewer') # цветовые палитры
require('rgdal') # функция readOGR()## Loading required package: rgdal## Warning: package 'rgdal' was built under R version 3.6.3## rgdal: version: 1.4-8, (SVN revision 845)
## Geospatial Data Abstraction Library extensions to R successfully loaded
## Loaded GDAL runtime: GDAL 2.2.3, released 2017/11/20
## Path to GDAL shared files: C:/Users/Admin/Documents/R/win-library/3.6/rgdal/gdal
## GDAL binary built with GEOS: TRUE
## Loaded PROJ.4 runtime: Rel. 4.9.3, 15 August 2016, [PJ_VERSION: 493]
## Path to PROJ.4 shared files: C:/Users/Admin/Documents/R/win-library/3.6/rgdal/proj
## Linking to sp version: 1.4-1library('broom') # функция tidy()## Warning: package 'broom' was built under R version 3.6.3require('dplyr') # функция join()## Loading required package: dplyr##
## Attaching package: 'dplyr'## The following objects are masked from 'package:stats':
##
## filter, lag## The following objects are masked from 'package:base':
##
## intersect, setdiff, setequal, unionlibrary('scales') # функция pretty_breaks()
library('mapproj') # проекции для карт## Warning: package 'mapproj' was built under R version 3.6.3## Loading required package: maps## Warning: package 'maps' was built under R version 3.6.3## установка и сборка пакета «gpclib»
## установить RTools (recommended) отсюда:
## http://cran.r-project.org/bin/windows/Rtools/
# install.packages('gpclib', type = 'source')
library('gpclib')## General Polygon Clipper Library for R (version 1.5-6)
## Type 'class ? gpc.poly' for helplibrary('maptools')## Warning: package 'maptools' was built under R version 3.6.3## Checking rgeos availability: FALSE
## Note: when rgeos is not available, polygon geometry computations in maptools depend on gpclib,
## which has a restricted licence. It is disabled by default;
## to enable gpclib, type gpclibPermit()# разрешить использовать полигональную геометрию, которая защищена лицензией
gpclibPermit()## Warning in gpclibPermit(): support for gpclib will be withdrawn from maptools at
## the next major release## [1] TRUE# распаковка данных (архив в ./data)
unzip('./data/gadm36_RUS_shp.zip', exdir = './data/RUS_adm_shp')
# прочитать данные уровней 0, 1
Regions0 <- readOGR("./data/RUS_adm_shp/gadm36_RUS_0.shp", stringsAsFactors = F)## OGR data source with driver: ESRI Shapefile
## Source: "D:\Desktop\school\8 sem\R\data\RUS_adm_shp\gadm36_RUS_0.shp", layer: "gadm36_RUS_0"
## with 1 features
## It has 2 fieldsRegions1 <- readOGR("./data/RUS_adm_shp/gadm36_RUS_1.shp", stringsAsFactors = F)## OGR data source with driver: ESRI Shapefile
## Source: "D:\Desktop\school\8 sem\R\data\RUS_adm_shp\gadm36_RUS_1.shp", layer: "gadm36_RUS_1"
## with 83 features
## It has 10 fieldspar(mfrow = c(1, 2))
par(oma = c(0, 0, 0, 0))
par(mar = c(0, 0, 1, 0))
plot(Regions0, main = 'adm0', asp = 1.8)
plot(Regions1, main = 'adm1', asp = 1.8)
par(mfrow = c(1, 1))Карта-хороплет для численности населения в регионах ПФО
slotNames(Regions1)## [1] "data" "polygons" "plotOrder" "bbox" "proj4string"# слот data
head(Regions1@data)## GID_0 NAME_0 GID_1 NAME_1
## 0 RUS Russia RUS.1_1 Adygey
## 1 RUS Russia RUS.2_1 Altay
## 2 RUS Russia RUS.3_1 Amur
## 3 RUS Russia RUS.4_1 Arkhangel'sk
## 4 RUS Russia RUS.5_1 Astrakhan'
## 5 RUS Russia RUS.6_1 Bashkortostan
## VARNAME_1
## 0 Adygea|Adygeya|Adygheya|Republic of Adygeya|Adygeyskaya A.Obl.|Respublika Adygeya
## 1 Altayskiy Kray
## 2 Amurskaya Oblast
## 3 Arcangelo|Archangel|Archangelsk|Arkhangelskaya Oblast
## 4 Astrachan|Astrakhanskaya Oblast
## 5 Bashkir|Bashkiriya|Bashkirskaya A.S.S.R.|Republic of Bashkortostan|Respublika Bashkortostan
## NL_NAME_1 TYPE_1 ENGTYPE_1 CC_1
## 0 Республика Адыгея Respublika Republic <NA>
## 1 АлтаР\271СЃРєРёР\271 РєСЂР°Р\271 Kray Territory <NA>
## 2 Амурская область Oblast Region <NA>
## 3 Архангельская область Oblast Region <NA>
## 4 Астраханская область Oblast Region <NA>
## 5 Республика БаС\210кортостан Respublika Republic <NA>
## HASC_1
## 0 RU.AD
## 1 RU.AL
## 2 RU.AM
## 3 RU.AR
## 4 RU.AS
## 5 RU.BK# head(Regions1@polygons)
colnames(Regions1@data)## [1] "GID_0" "NAME_0" "GID_1" "NAME_1" "VARNAME_1" "NL_NAME_1"
## [7] "TYPE_1" "ENGTYPE_1" "CC_1" "HASC_1"# преобразуем кодировку
Encoding(Regions1@data$NL_NAME_1) <- 'UTF-8'
Regions1@data$NL_NAME_1[1:10]## [1] "Республика Адыгея" "Алтайский край"
## [3] "Амурская область" "Архангельская область"
## [5] "Астраханская область" "Республика Башкортостан"
## [7] "Белгородская область" "Брянская область"
## [9] "Республика Бурятия" "Республика Чечено-Ингушская"# делаем фрейм с координатами для ggplot
Regions.points <- fortify(Regions1, region = 'NAME_1')Оставляем только регионы ПФО и присоединяем показатель “Кризисный индекс качества жизни”.
reg.names.ПФО <- c('Bashkortostan','Kirov','Mariy-El','Mordovia','Nizhegorod',
'Orenburg','Penza','Perm','Samara','Saratov','Tatarstan','Udmurt',
"Ul'yanovsk",'Chuvash')
Regions.points <- Regions.points[Regions.points$id %in% reg.names.ПФО, ]
head(Regions.points)## long lat order hole piece id group
## 228832 57.43663 51.71517 228832 FALSE 1 Bashkortostan Bashkortostan.1
## 228833 57.43743 51.65982 228833 FALSE 1 Bashkortostan Bashkortostan.1
## 228834 57.42258 51.62980 228834 FALSE 1 Bashkortostan Bashkortostan.1
## 228835 57.33423 51.58929 228835 FALSE 1 Bashkortostan Bashkortostan.1
## 228836 57.25275 51.56111 228836 FALSE 1 Bashkortostan Bashkortostan.1
## 228837 57.22923 51.56889 228837 FALSE 1 Bashkortostan Bashkortostan.1df.pop <- read.csv2('./reg_CFO_ik.csv', stringsAsFactors = F)
Regions.points <- merge(Regions.points, df.pop, by = 'id')
Regions.points <- Regions.points[order(Regions.points$order), ]График spplot
Карта-хороплет регионов РФ, входящих в состав Приволжского федерального округа, построенная функцией spplot() по данным сборников “Регионы России” за последний доступный год 16, показатель “Кризисный индекс качества жизни”.
# работаем с Regions1, добавляем статистику
Regions1@data <- merge(Regions1@data, df.pop,
by.x = 'NAME_1', by.y = 'id', all.x = T)
mypalette <- colorRampPalette(c('whitesmoke', 'blue'))
spplot(Regions1, 'kikzh.2016',
col.regions = mypalette(20), # цветовая шкала
main = 'Кризисный индекс качества жизни в 2016 г.',
# (20 градаций)
col = 'coral4', # цвет контурных линий
par.settings = list(axis.line = list(col = NA))
)
# пример окончен, удаляем большой объект из памяти
rm(Regions1)График ggplot2
Статистика за 2010 год.
gp <- ggplot() +
geom_polygon(data = Regions.points,
aes(long, lat, group = group, fill = kikzh.2010)) +
geom_path(data = Regions.points,
aes(long, lat, group = group),
color = 'coral4') +
coord_map(projection = 'gilbert') +
scale_fill_distiller(palette = 'OrRd',
direction = 1,
breaks = pretty_breaks(n = 5)) +
labs(x = 'Долгота', y = 'Широта',
title = 'Кризисный индекс качества жизни в 2010 г.')
# выводим график
gp