Crear un mapa de calor de EE. UU. Con abreviaturas de estado y frecuencia característica en R

Question

Me gustaría crear un mapa de EE. UU. (Quizás un mapa de calor) para mostrar la frecuencia de una determinada característica entre estados. No estoy seguro de qué paquete usar o si mis datos están en la forma correcta. Mis datos se encuentra en la mesa de tf

tf 
AB AK AL AN AR AZ CA CO CT DC DE EN FL GA HI IA ID IL IN KS 
    1 21 31 1 12 56 316 53 31 16 7 1 335 63 11 42 29 73 40 2 

En su mayor parte, mis abreviaturas son los Estados Unidos (aparte de unos pocos casos canadienses). ¿Cuál es el mejor enfoque sugerido para mostrar gráficamente esto en un mapa?

Ahora, ¿cómo obtengo la granularidad de menos de 50 por color?

Answer 1

dos paquetes: mapas, ggplot2. Hay un excelente ejemplo a:? map_data()

sólo para empezar con:

tf= structure(list(state = structure(1:14, .Label = c("AK", "AL", 
"AR", "AZ", "CA", "CO", "CT", "DE", "FL", "GA", "IA", "IL", "IN", 
"KS"), class = "factor"), num = c(21L, 31L, 12L, 56L, 316L, 53L, 
31L, 7L, 335L, 63L, 42L, 73L, 40L, 2L), region = structure(c(2L, 
1L, 4L, 3L, 5L, 6L, 7L, 8L, 9L, 10L, 13L, 11L, 12L, 14L), .Label = c("alabama", 
"alaska", "arizona", "arkansas", "california", "colorado", "connecticut", 
"delaware", "florida", "georgia", "illinois", "indiana", "iowa", 
"kansas"), class = "factor")), .Names = c("state", "num", "region" 
), class = "data.frame", row.names = c(NA, -14L)) 

require(maps);require(ggplot2) 

states <- map_data("state") 
tfmerged <- merge(states, tf, sort = FALSE, by = "region") 
tfmerged <- tfmerged[order(tfmerged$order), ] 
qplot(long, lat, data = tfmerged, group = group, fill = num, 
geom="polygon") 

Luego llene los restos de la información estados.

Answer 2

Otro enfoque con spplot:

library(maps) 
library(maptools) 
library(sp) 

Primera leer los datos y agregar una columna con los nombres de los estados:

txt <- "AB AK AL AN AR AZ CA CO CT DC DE EN FL GA HI IA ID IL IN KS 
    1 21 31 1 12 56 316 53 31 16 7 1 335 63 11 42 29 73 40 2" 

dat <- stack(read.table(text = txt, header = TRUE)) 
names(dat)[2] <-'state.abb' 
dat$states <- tolower(state.name[match(dat$state.abb, state.abb)]) 

A continuación, se obtiene el mapa y convertirlo en un SpatialPolygons:

mapUSA <- map('state', fill = TRUE, plot = FALSE) 
nms <- sapply(strsplit(mapUSA$names, ':'), function(x)x[1]) 
USApolygons <- map2SpatialPolygons(mapUSA, IDs = nms, CRS('+proj=longlat')) 

Y ahora usted agrega la información para m sus datos:

idx <- match(unique(nms), dat$states) 
dat2 <- data.frame(value = dat$value[idx], state = unique(nms)) 
row.names(dat2) <- unique(nms) 

USAsp <- SpatialPolygonsDataFrame(USApolygons, data = dat2) 

Finalmente se traza que: Imagen

spplot(USAsp['value']) 

Agregado