使用geom_bin2d覆盖地图与附加的统计信息 [英] Map with geom_bin2d overlay with additional stat info

问题描述

我正在使用ggplot2来复制类似于此地图的内容：
这是什么我已经做到了：

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  load（mapdata.Rdata） 
> ls（）＃2数据集：底图（geom_contour）的depth和data用于构造geom_bin2d 
 [1]datadepth
>头（数据）
纬度经度GRcounts 
 740 67.20000 -57.83333 0 
 741 67.11667 -57.80000 0 
 742 67.10000 -57.93333 1 
 743 67.06667 -57.80000 0 
 751 67.15000 -58.15000 0 
 762 67.18333 -58.15000 0 
 ggplot（data = data，aes（x = longitude，y = latitude））
 + theme_bw（）
 + stat_bin2d （binwidth = c（0.5,0.5））
 + geom_contour（data = depth，aes（lon，lat，z = dn），color =black，bins = 5）
 + xlim （-67，-56））+ ylim（c（65,71））
  

哪个给我这个地图：

最后一步是在我的geom_bin2d圈子上显示大小与每个bin中计数（Grcounts）的总和成正比。

有关如何在ggplot（最好）中这样做的任何提示非常感谢

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跟进问题：使用facet_wrap 时stat_bin2d和stat_summary2d之间的对齐不匹配>

当我在 diamonds 数据集中运行以下代码时，没有明显的问题：但是，如果我在我的数据上运行相同的代码，我会收到不对齐的问题。关于什么可能导致这个问题的任何想法？

  p< -ggplot（diamonds，aes（x = carat，y = color = cut））+ 
 stat_summary2d（fun = sum，aes（z = depth，group = cut），bins = 10）
 p + facet_wrap（〜cut）
 df < ggplot_build（p）$ data [[1]] 
 summary（df）## now 5组，1面板
 df $ x< -with（df，（xmin + xmax）/ 2）
 df $ y< -with（df，（ymin + ymax）/ 2）
 plot1< -ggplot（diamonds，aes（carat，price））+ stat_bin2d（bins = 10）
 plot1 + geom_point（data = df，aes（x，y，size = value，group = group），color =red，shape = 1）+ facet_wrap（〜group）
  pre> 
 
 
这是我的Rcode和图： 
  p< -ggplot（dat，aes（x = longitude，y = latitude，color = SizeClass））+ 
 stat_summary2d（fun = sum，aes（z = GRcounts，group = SizeClass），bins = 10）
 p + facet_wrap（〜SizeClass）
 df<  -  ggplot_build（p）$ data [ 1]] 
 summary（df）## now 4组，1面板
 df $ x< -with（df，（xmin + xmax）/ 2）
 df $ y < （df，（ymin + ymax）/ 2）
 plot1 <-ggplot（dat，aes（longitude，latitude））+ stat_bin2d（bins = 10）
 plot1 + geom_point（data = df，aes （x，y，size = value，group = group），color =red，shape = 1）+ facet_wrap（〜group）
 
>头（dat [c（7,8,14,21）]）### mydata 
纬度经度GRcounts SizeClass 
 742 67.10000 -57.93333 1（100,150）
 784 67.21667 -57.95000 1（ 100,150）
 756 67.11667 -57.80000 1（< 100）
 1233 68.80000 -59.55000 2（100,150）
 1266 68.68333 -59.60000 2（100,150）
 1288 68.66667 -59.65000 1（ 100,150）
  
我的数据集可以在这里下载： data  
解决方案
 As您的数据集在我的电脑上无法使用 diamonds 数据集作为示例。
 
 
 
制作新的数据使用 stat_summary2d（）并设置 z = 作为要求的参数（在您的情况下 GRcounts ），并提供 fun = sum 来计算这些值。将它存储为一些对象。
  p <-ggplot（diamonds，aes（carat，price））+ stat_summary2d（fun = sum ，aes（z = depth））
  
使用函数 ggplot_build（） code>获取用于情节的数据。矩形坐标列在 xmin ， xmax ， ymin 和 ymax ，总和在列值中。
  df<  -  ggplot_build（p）$ data [[1]] 
头（df）
填充xbin ybin值ymax ymin yint xmax xmin xint PANEL group 
 1＃55B1F7 [0.2,0.36] [326,943] 641318.2 942.5667 326.0000 1 0.3603333 0.2000000 1 1 1 
 2＃1A3955 [0.2,0.36]（943,1.56e + 03] 75585.5 1559.1333 942.5667 2 0.3603333 0.2000000 1 1 1 
 3＃132B43 [0.2,0.36]（1.56e + 03,218e + 03] 415.8 2175.7000 1559.1333 3 0.3603333 0.2000000 1 1 1 
 4＃132B43 [0.2,0.36]（2.18e + 03 ，2.79e + 03] 304.4 2792.2667 2175.7000 4 0.3603333 0.2000000 1 1 1 
 5＃244D71（0.36,0.521] [326,943] 179486.8 942.5667 326.0000 1 0.5206667 0.3603333 2 1 1 
 6＃2D5F8A（0.36,0.521 ]（943,1.56e + 03] 2 71688.9 1559.1333 942.5667 2 0.5206667 0.3603333 2 1 1 
  
对于这些点，计算x和y位置的平均值 xmin ， xmax 和 ymin ， 
  df $ x< -with（df，（xmin + xmax）/ 2） 
 df $ y< -with（df，（ymin + ymax）/ 2）
  
使用这个新的数据框，使用 stat_bin2d（）添加点。
  ggplot（diamonds，aes（carat，price））+ stat_bin2d（）+ 
 geom_point（data = df，aes（x = x，y = y，size = value），color =red ，shape = 1）
  
  
 
 
 
更新 - 使用facet 
解决方案
 
 
使用 facet_wrap（）并将 stat_bin2d（）和点相结合，您应该使用一些解决方法，因为似乎有一些问题。 
 
 
 
首先，创建两个图 - 一个用于总和 stat_summary2d（），另一个用于 stat_bin2d（）的计数。两个地块都应该分开。
  plot1<  -  ggplot（dat，aes（x = longitude，y = latitude））+ 
 stat_summary2d（fun = sum，aes（z = GRcounts），bins = 10）+ facet_wrap（〜SizeClass）
 
 plot2<  -  ggplot（dat，aes（longitude，latitude）） + stat_bin2d（bins = 10）+ 
 facet_wrap（〜SizeClass）
  
两个图都使用 ggplot_build（）并将其存储为对象。对于和数据框（ df1 ）计算x和y坐标，如上例所示。
 code> df1<  -  ggplot_build（plot1）$ data [[1]] 
 df1 $ x< -with（df，（xmin + xmax）/ 2）
 df1 $ y < with（df，（ymin + ymax）/ 2）
 
 df2 <-ggplot_build（plot2）$ data [[1]] 
  
现在使用这些新数据框绘制您的数据 -   df1 用于积分和 df2 为矩形。使用 geom_rect（），您将获得 fill = 取决于计数的矩形。对于faceting使用列 PANEL 。
  ggplot（）+ geom_rect（data = df2，aes（xmin = xmin，xmax = xmax，
 ymin = ymin，ymax = ymax，fill = count））+ 
 geom_point（data = df1，aes（x = x，y = y ，size = value），shape = 1，color =red）+ 
 facet_wrap（〜PANEL）
  
  
 
I am trying to reproduce something similar to this map using ggplot2: 
This is what I've done so far:



    load("mapdata.Rdata")
    > ls() #2 datasets: "depth" for basemap (geom_contour) and "data" is use to construct geom_bin2d
    [1] "data"  "depth"
    > head(data)
        latitude longitude GRcounts
    740 67.20000 -57.83333        0
    741 67.11667 -57.80000        0
    742 67.10000 -57.93333        1
    743 67.06667 -57.80000        0
    751 67.15000 -58.15000        0
    762 67.18333 -58.15000        0
    ggplot(data=data,aes(x =longitude, y =latitude))
+theme_bw()
+ stat_bin2d(binwidth = c(0.5, 0.5))
+geom_contour(data=depth,aes(lon, lat, z=dn),colour = "black", bins=5)
+ xlim(c(-67,-56)) + ylim(c(65,71))
Which gives me this map: 

The last step is to display over my geom_bin2d circles with size proportional to the sum of the counts (Grcounts) within each bin.

Any tips on how to do so in ggplot (preferably) would be much appreciated. 



follow-up question: alignment mismatch between stat_bin2d and stat_summary2d when using facet_wrap

When I run the following code on the diamonds data set, there are no apparent problem:  However if I do run the same code on my data, I do get misalignment problems. Any thoughts on what may cause this problem?
p<-ggplot(diamonds,aes(x =carat, y =price,colour=cut))+
   stat_summary2d(fun=sum,aes(z=depth,group=cut),bins=10)
p+facet_wrap(~cut)
df <- ggplot_build(p)$data[[1]]
summary(df)##now 5 groups, 1 panel
df$x<-with(df,(xmin+xmax)/2)
df$y<-with(df,(ymin+ymax)/2)
plot1<-ggplot(diamonds,aes(carat, price))+ stat_bin2d(bins=10)
plot1+geom_point(data=df,aes(x,y,size=value,group=group),color="red",shape=1)+facet_wrap(~group)
This is my Rcode and plot:
p<-ggplot(dat,aes(x =longitude, y =latitude,colour=SizeClass))+
   stat_summary2d(fun=sum,aes(z=GRcounts,group=SizeClass),bins=10)
p+facet_wrap(~SizeClass)
df <- ggplot_build(p)$data[[1]]
summary(df)##now 4 groups, 1 panel
df$x<-with(df,(xmin+xmax)/2)
df$y<-with(df,(ymin+ymax)/2)
plot1<-ggplot(dat,aes(longitude, latitude))+ stat_bin2d(bins=10)
plot1+geom_point(data=df,aes(x,y,size=value,group=group),color="red",shape=1)+facet_wrap(~group)

> head(dat[c(7,8,14,21)])###mydata
     latitude longitude GRcounts SizeClass
742  67.10000 -57.93333        1 (100,150)
784  67.21667 -57.95000        1 (100,150)
756  67.11667 -57.80000        1    (<100)
1233 68.80000 -59.55000        2 (100,150)
1266 68.68333 -59.60000        2 (100,150)
1288 68.66667 -59.65000        1 (100,150)
My data set can be downloaded here: data
解决方案
As your dataset doesn't work on my computer will use diamonds dataset as example.

Make new plot of your data with stat_summary2d() and set z= as argument you want to sum (in your case GRcounts) and provide fun=sum to sum those values. Store it as some object.
p<-ggplot(diamonds,aes(carat,price))+stat_summary2d(fun=sum,aes(z=depth))
Use function ggplot_build() to get data used for plot. Coordinates of rectangles are in columns xmin, xmax, ymin and ymax and sum are in column value.
df <- ggplot_build(p)$data[[1]]
head(df)
     fill         xbin                ybin    value      ymax      ymin yint      xmax      xmin xint PANEL group
1 #55B1F7   [0.2,0.36]           [326,943] 641318.2  942.5667  326.0000    1 0.3603333 0.2000000    1     1     1
2 #1A3955   [0.2,0.36]      (943,1.56e+03]  75585.5 1559.1333  942.5667    2 0.3603333 0.2000000    1     1     1
3 #132B43   [0.2,0.36] (1.56e+03,2.18e+03]    415.8 2175.7000 1559.1333    3 0.3603333 0.2000000    1     1     1
4 #132B43   [0.2,0.36] (2.18e+03,2.79e+03]    304.4 2792.2667 2175.7000    4 0.3603333 0.2000000    1     1     1
5 #244D71 (0.36,0.521]           [326,943] 179486.8  942.5667  326.0000    1 0.5206667 0.3603333    2     1     1
6 #2D5F8A (0.36,0.521]      (943,1.56e+03] 271688.9 1559.1333  942.5667    2 0.5206667 0.3603333    2     1     1
For the points calculate x and y positions as mean of xmin,xmax and ymin,ymax.
df$x<-with(df,(xmin+xmax)/2)
df$y<-with(df,(ymin+ymax)/2)
Use this new data frame to add points to your original plot with stat_bin2d().
ggplot(diamonds,aes(carat,price))+stat_bin2d()+
  geom_point(data=df,aes(x=x,y=y,size=value),color="red",shape=1)


UPDATE - solution with facetting

To use facet_wrap() and combine stat_bin2d() and points you should use some workaround as there seems to be some problem.

First, create two plots - one for sums with stat_summary2d() and one for counts with stat_bin2d(). Both plots should be faceted.
plot1 <- ggplot(dat,aes(x =longitude, y =latitude))+
  stat_summary2d(fun=sum,aes(z=GRcounts),bins=10)+facet_wrap(~SizeClass)

plot2 <- ggplot(dat,aes(longitude, latitude))+ stat_bin2d(bins=10)+
    facet_wrap(~SizeClass)
Now extract data from both plots using ggplot_build() and store them as objects. For the sums data frame (df1) calculated x and y coordinates as in example above.
df1 <- ggplot_build(plot1)$data[[1]]
df1$x<-with(df,(xmin+xmax)/2)
df1$y<-with(df,(ymin+ymax)/2)

df2<-ggplot_build(plot2)$data[[1]]
Now plot your data using those new data frames - df1 for points and df2 for rectangles. With geom_rect() you will get rectangles which fill= depend on count. For faceting use column PANEL.
ggplot()+geom_rect(data=df2,aes(xmin=xmin,xmax=xmax,
                          ymin=ymin,ymax=ymax,fill=count))+
  geom_point(data=df1,aes(x=x,y=y,size=value),shape=1,color="red")+
  facet_wrap(~PANEL)


                        
这篇关于使用geom_bin2d覆盖地图与附加的统计信息的文章就介绍到这了，希望我们推荐的答案对大家有所帮助，也希望大家多多支持IT屋！