library(leaflet)
library(leaflet.extras)
library(knitr)
library(pander)

Primer mapa

primermapa<- leaflet() %>% #uso de la libreria
  addTiles() %>% # API para el mapa, usa por defecto: OpenStreetMap
  addMarkers(lng=-5.664112384, lat=40.96500844,# Poner como parametros las coordenadas del lugar a graficar
             popup ="Plaza Mayor de Salamanca" ) 
primermapa

Las funciones en R para la creación de mapas tienen parametros que reciben datos espaciales. En el caso de Leaflet si se hace uso de un marco de datos este debe tener columnas con la longitud(lng) y latitud(lat) del lugar a mostrar.

Ejemplo con libreria Leaflet. extras

kable(head(salamanca),digits = 2,align = "c")
lat lng popup
40.97 -5.66 Plaza Mayor
40.96 -5.66 Iglesia de San Martín
40.96 -5.67 Palacio de Maldonado de Morille
40.96 -5.67 Casa de los Solis
40.96 -5.67 Convento de la Madre de Dios
40.96 -5.67 Iglesia de San benito 
salamanca %>% 
  leaflet() %>%
  addTiles() %>%
  addMarkers(popup = salamanca$popup,clusterOptions = markerClusterOptions()) %>% # Añade un cluster en las regiones más cercanas
  addProviderTiles(providers$Esri.WorldStreetMap) %>% # Añade una capa de mosaico
  addMiniMap(tiles = providers$Esri.WorldStreetMap,toggleDisplay = T)%>%  # Añade un minimapa en la parte inferior derecha
  addDrawToolbar(editOptions = editToolbarOptions(selectedPathOptions = selectedPathOptions())) # Al costado se añade una barra de herramientas

Ejemplo de salarios de New Jersey

Base de salarios New Jersey (continued below)
Zipcode ZipCodeType City State LocationType Lat Long
7675 STANDARD WESTWOOD NJ PRIMARY 41 -74
7677 STANDARD WOODCLIFF LAKE NJ PRIMARY 41 -74
7885 STANDARD WHARTON NJ PRIMARY 41 -75
7981 STANDARD WHIPPANY NJ PRIMARY 41 -74
8889 STANDARD WHITEHOUSE STATION NJ PRIMARY 41 -75
7095 STANDARD WOODBRIDGE NJ PRIMARY 41 -74
Table continues below
Location Decommisioned TaxReturnsFiled
NA-US-NJ-WESTWOOD FALSE 13245
NA-US-NJ-WOODCLIFF LAKE FALSE 2945
NA-US-NJ-WHARTON FALSE 5273
NA-US-NJ-WHIPPANY FALSE 4585
NA-US-NJ-WHITEHOUSE STATION FALSE 4691
NA-US-NJ-WOODBRIDGE FALSE 10018
EstimatedPopulation TotalWages Avgwg
24083 1.1e+09 82227
5471 3.3e+08 110505
8999 2.4e+08 45672
8057 2.9e+08 63707
8570 4e+08 85549
17272 5.3e+08 52737 
# Discretización de la variable Avgwg
wages$wgClass <- cut(wages$Avgwg,
                     quantile(wages$Avgwg, 
                              probs = seq(0,1, 0.2)),
                     labels = F, include.lowest = T)
kable(table(wages$wgClass),digits = 2,align = "c")
Var1 Freq
1 118
2 117
3 117
4 117
5 117

Con etiquetas:

pale <- rainbow(5) # Paleta de colores
wages %>% 
  leaflet() %>% 
  addTiles() %>%
  addCircles(weight = 1 # grosor de circulos
             ,radius = sqrt(wages$wgClass) * 1000, # radio de los circulos proporcional a la clase perteneciente
             color = pale[wages$wgClass], # color diferenciador de clases
             popup = as.character(wages$wgClass))%>% 
  addLegend(position = "bottomleft" ,colors = pale,
            labels = paste("<=", formatC(round(tapply(wages$Avgwg, 
                                                      wages$wgClass, max),0),big.mark = ".",format = "d")),title = "Etiqueta")

Mapa de calor:

wages %>% 
  leaflet() %>% 
  addTiles() %>%addHeatmap(
               lng = ~Long, lat = ~Lat, intensity = ~Avgwg,
               blur = 20, # Difuminar. cantidad de desenfoque para aplicar
               max = 0.05, # Intensidad máxima del punto
               radius = 10)