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rgdal包readOGR使用
这两株数据对象都可以通过读取shp数据获得 SP数据特点 SP空间数据对象是一个dataframe(数据描述层)和polygons(几何映射层)两个对象的组合 SP将地理数据分割为两大块：描述层和映射层，可以使用rgdal image.png 2使用readOGR读取shp绘制地图 library(rgdal) #提供readOGR()函数 library(ggplot2) library(dplyr) p<-choose.files
6.2K20发布于 2020-10-09 - 来自专栏凹凸玩数据
R可视化 | 地理信息空间（上）
分文件存储信息： name.dbf name.shp name.shx 2、获取渠道 https://gadm.org/download_country_v3.html 3、导入工具 maptools rgdal json数据结构： 1、key-value形式的键值对结构 name.json 2、获取渠道 http://datav.aliyun.com/static/tools/atlas/ 3、导入工具 rgdal 1.2 数据文件的读取 rgdal库的readOGR（dsn, layer，stringsAsFactors，encoding=NULL……）函数 读入数据转换为sp数据模型 sf库的st_read(dsn 1、从阿里地图下载省级地图，加载并实现地图可视化，在绘图前先做一些准备工作： library("ggplot2") library("rgdal") library("sf") library("sp" fread函数用于读取CVS表格 library("ggrepel") rm(list = ls()) gc() setwd("D:/空间可视化与地理基础")#指定读取文件的路径 某省级地图的地图实现 #rgdal
1.4K31发布于 2020-10-27 - 来自专栏庄闪闪的R语言手册
R可视乎｜空间地理数据可视化（1）
proj=utm +zone=29 +ellps=WGS84 +datum=WGS84 +units=m +no_defs +south" 此外，如果我们希望将数据d转换为具有不同投影的数据，则可以使用 rgdal 例子：创建一个由经度和纬度给出坐标的空间数据集，并使用 rgdal 将其转换为南方 UTM 35 区的坐标数据集： library(rgdal) # create data with coordinates 我们可以使用 rgdal 包中的 readOGR() 函数，或者 sf 包中的 st_read() 函数来读取 shapefile 文件。 of North Carolina of the sf package nameshp <- system.file("shape/nc.shp", package = "sf") library(rgdal 包导入的北卡罗来纳州的地图如下图所示： plot(map) 由 rgdal 包得到的美国北卡罗来纳州地图 用 st_read() 读取地图： # read shapefile with st_read
4K30发布于 2021-08-20 - 来自专栏数据小魔方
批量将本地gis数据导入postgis数据库
") library("sf") library("maptools") 使用maptools包中的readShapePoly函数进行导入（已快被遗弃了，推荐使用sf和rgdal包） system.time - readShapePoly("D:/R/rstudy/CHN_adm/bou2_4p.shp")) 用户 系统 流逝 0.23 0.00 0.23 Warning message: use rgdal = "sp", encoding="utf-8", use_iconv=TRUE )) 用户 系统 流逝 0.69 0.03 0.71 使用rgdal > geojsonio 这里值得一提的是，geojsonio包是封装的rgdal服务，性能上自然略逊rgdal一筹，以上四个包中，除sf包是基于simple features标准的模型之外，其他基本都是基于 当然，以上sf包、rgdal包和sf包都是兼容性很好地包，可以支持非常广泛的数据源，以下分别是在json标准下的两种素材上进行测试。
3.1K10发布于 2018-08-16 - 来自专栏数据小魔方
大道至简——论如何最优雅的操纵json地图数据
以上所说的解决方案就是利用成熟的json接口（I/O）工具： geojsonio包和rgdal包： 这两个包可以在主流的空间格式数据之间进行无缝转换。 下面以世界地图为例，演示数据的转换过程。 library("jsonlite") library("ggplot2") library(plyr) library(dplyr) library(geojsonio) library(rgdal) -geojson_read("world.json",what="sp") #geojsonio包导入 world_Map2<-readOGR("world.json","OGRGeoJSON") #rgdal
1.6K50发布于 2018-04-11 - 来自专栏生信技能树
从零开始配置R编程语言软件环境
> library(Seurat) The legacy packages maptools, rgdal, and rgeos, underpinning the sp package, which The sp package is now running under evolution status 2 (status 2 uses the sf package in place of rgdal
65210编辑于 2023-12-28 - 来自专栏数据小魔方
R语言可视化——关于ggplot所支持的数据地图素材类型
library("plyr") library("dplyr") library("rgdal") library("sf") library(maptools) library("ggplot2") shapefile文件导入： setwd("D:/R/rstudy/CHN_adm") china_map<-readShapePoly("CHN_adm1.shp") Warning message: use rgdal ::readOGR or sf::st_read 当我使用sp包导入shp数据集时，R提示以上warning，也就意味着这种传统的方式在不久的将来就会被遗弃，而且建议使用rgdal::readOGR和 rgdal包可以替代sp包导入shp数据（事实上它也支持json数据的导入，似不似很强大），而sf包则是新崛起，支持sf对象格式导入的包，而且ggplot2率先给这个包开了绿灯，直接创建了geom_sf driver: ESRI Shapefile Source: "CHN_adm1.shp", layer: "CHN_adm1" with 32 features It has 9 fields 同样我用rgdal
2.8K41发布于 2018-04-11 - 来自专栏小明的数据分析笔记本
R语言画地图的几篇文章记录
语言展示我们生信技能树全国巡讲的征程 4、kaggle : Nuclear Power Plant Locations data 以下内容记录自己重复文章1和2的代码 install.packages("rgdal ") map<-rgdal::readOGR("../..
1K30发布于 2020-03-03 - 来自专栏EpiHub
在R里面根据shp文件进行点的抠图
#### 根据shp文件进行抠图 library(rgdal) spg = df_point # 1)point change to SpatialPixelsDataFrame coordinates fill=NA,size=0.2)+ geom_sf(data=df_sf,fill=NA,size=0.2) image.png image.png library(ncdf4) library(rgdal geom_sf(data=Yun,fill=NA,size=0.2)+ geom_point(data = df_point,aes(x,y)) #### 根据shp文件进行抠图 library(rgdal
1.5K10编辑于 2022-11-03 - 来自专栏拓端tecdat
r语言空间可视化绘制道路交通安全事故地图
我们将从恢复底图开始 library(rgdal)library(sp)library(data.table)library(dplyr)library(plyr)destfile="GEOFLA.tar.gz
45320发布于 2020-08-06 - 来自专栏小明的数据分析笔记本
ggplot2学习笔记：加拿大地图按省界填充颜色
archives/2018/12/09/canada-map/ 完整代码 library(raster) library(sf) library(ggplot2) library(viridis) library(rgdal
1.2K10发布于 2020-03-03 - 来自专栏全栈程序员必看
spgwr | R语言与地理加权回归（Ⅰ-1）：线性地理加权回归[通俗易懂]
数据源 library(rgdal) NY8 <- readOGR(system.file("shapes/NY8_utm18.shp", package Adjusted R-squared: 0.1844 ## F-statistic: 22.1 on 3 and 277 DF, p-value: 7.306e-13 线性地理加权回归： library(rgdal
1.4K20编辑于 2022-11-10 - 来自专栏EpiHub
GPM 降雨量数据处理 -R（坐标系转换）
1.读取数据 library(ncdf4) library(rgdal) library(gdalUtils) library(raster) library(rasterVis) library(sf # rgdal::make_EPSG() %>% # DT::datatable() # change to sf df_sf =s2 %>% rasterToPoints(spatial = T
1.5K21编辑于 2022-10-25 - 来自专栏拓端tecdat
在UBUNTU虚拟机上安装R软件包
RStudio中，输入 install.packages("RCurl")install.packages("xml")install.packages("rJava")install.packages("rgdal
1.6K10发布于 2020-08-05 - 来自专栏单细胞天地
SpatialExperiment || 空间数据管理
空间分析常用的R包： sp spatstat spdep fields spatclus geoR rgdal 大量的空间数据分析工具正在开发中，每一个工具都是一个新的视角。
1K10发布于 2021-01-21 - 来自专栏数据小魔方
左手用R右手Python系列12——空间数据可视化与数据地图
(替代方案，使用rgdal中的readORG函数或者sf包中的st_read函数) use rgdal::readOGR or sf::st_read china_map1<-fortify(china_map
2.5K40发布于 2018-04-11 - 来自专栏科技记者
《高效R语言编程》笔记
pkgs, library,chracter.only=True) # 安装R包依赖项 # Debian系 sudo apt-cache r-cran-* sudo apt install r-cran-rgdal
1.2K10发布于 2021-04-30 - 来自专栏R语言学习
绘制中国个省份地图
1绘制全中国市级地图 library(rgdal) #提供readOGR()函数 library(ggplot2) library(dplyr) library(plyr) library(grid)
2.4K21发布于 2020-10-13 - 来自专栏小明的数据分析笔记本
ggplot2画世界地图小实例
https://stackoverflow.com/questions/57464602/ggplot2-add-continent-names-to-a-world-map-plot library(rgdal
3.4K21发布于 2020-03-03 - 来自专栏生信技能树
SpatialExperiment || 空间数据管理
空间分析常用的R包： sp spatstat spdep fields spatclus geoR rgdal 大量的空间数据分析工具正在开发中，每一个工具都是一个新的视角。
90410发布于 2021-10-21
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