Создать .Rmd скрипт, который генерирует html-отчёт с двумя картами: 1. Картограмма с таблицей стран мира по показателю из базы Всемирного банка (интерактивная картограмма из примера). 2. Карта с маркерами или с радиусами, построенная по набору данных с Портала открытых данных РФ.
Данные для карт можно загружать из своего репозитория на github.com. Код загрузки данных с помощью API предоставлять необязательно, но если выкладываете его на github.com, не забудьте заново сгенерировать ключи API, чтобы никто не мог воспользоваться вашим логином.
WDI: любой показатель из раздела “Poverty” (Бедность). Портал открытых данных: Сведения о местах нахождения администраций муниципальных образований Амурской области (id: 2818002442-adresaadministraciy).
# загрузка пакетов
library('data.table')
library('WDI')
library('leaflet')
# devtools::install_github('mages/googleVis')
suppressPackageStartupMessages(library('googleVis'))# загрузка данных по всем странам, 2018 год, показатель
# Population living in slums (% of urban population)
# Население, проживающее в трущобах (% от городского населения)
indicator.code <- 'EN.POP.SLUM.UR.ZS'
# загрузка данных с github
file.URL <- 'https://raw.githubusercontent.com/alnesterova/Practice_5_R/main/data/DT_pop_liv_in_sl.csv'
if (!file.exists('DT_pop_liv_in_sl.csv')) download.file(file.URL, destfile = 'DT_pop_liv_in_sl.csv',
mode = 'wb', cacheOK = FALSE)
DT <- data.table(read.csv('./data/DT_pop_liv_in_sl.csv', header=TRUE, sep = ','))
# коды стран iso2
fileURL <- 'https://pkgstore.datahub.io/core/country-list/data_csv/data/d7c9d7cfb42cb69f4422dec222dbbaa8/data_csv.csv'
all.iso2.country.codes <- read.csv(fileURL, stringsAsFactors = FALSE, na.strings = '.')
# убираем макрорегионы
DT <- na.omit(DT[iso2c %in% all.iso2.country.codes$Code, ])
# объект: таблица исходных данных
g.table <- gvisTable(data = DT[, -'year'],
options = list(width = 300, height = 400))
# объект интерактивная карта
g.chart <- gvisGeoChart(data = DT, locationvar = 'iso2c',
hovervar = 'country',
colorvar = indicator.code,
options = list(width = 500, height = 400, dataMode = 'regions',
colorAxis="{colors:['#FFEFD5', '#FF0000']}"))
# размещаем таблицу и карту на одной панели (слева направо)
TG <- gvisMerge(g.table, g.chart, horizontal = TRUE,
tableOptions = 'bgcolor=\"CCCCCC\" cellspacing=10')
# вставляем результат в html-документ
TG|
|
|