Удалите государственные границы США, создайте выделенные области в ggplot2/geom_polygon

Я сопоставляю следующую таблицу тенденций резистентности к нескольким лекарственным средствам в США:

Используя следующий код:

states_map < -map_data ( 'состояние')

m <- ggplot(ncftrendsort, aes(map_id = region)) + 
     geom_map(aes(fill = ncftrendsort$mdr), map = states_map, color = 'black') + 
     expand_limits(x = states_map$long, y = states_map$lat) + 
     theme_classic() + 
     scale_fill_continuous(name = "% MDR", low = 'white', high = 'black') +
     theme(axis.title.y = element_blank()) + 
     theme(axis.title.x = element_blank()) + 
     theme(axis.line = element_blank()) + 
     theme(axis.ticks = element_blank()) + 
     theme(axis.text.x = element_blank()) + 
     theme(axis.text.y = element_blank()) + 
     ggtitle('Regional Multi-Drug Resistant PSA (non-CF Patients), 1999-2012') + 
     theme(plot.title = element_text(size = 13, vjust = 2)) + facet_grid(Years ~.)

Что создает это:

Карта и данные работают очень хорошо, но я хочу удалить границы состояний и наметить области, которые я определил (capital-R 'Region' в наборе данных), поэтому карта выглядит примерно так:

Эти карты представляют собой разные данные, поэтому решения не совпадают... и меня не волнуют названия топоров или другие различия, только региональные границы. Я также хотел бы знать, как добавить метки регионов, например, в верхнюю/белую/пустую карту выше. Пробовал возиться с добавлением слоя geom_polygon и подумать, что этот ключ, но я не могу заставить его очертить области, которые я создал. Спасибо за вашу помощь всем!! Надеясь, что набор данных будет работать для dl... прокомментируйте, если есть лучший способ поделиться файлами с SO.

library(grid) library(ggplot2) library(maptools) #library(ggthemes) # jlev14 was having issues with the pkg library(rgdal) library(rgeos) library(dplyr) library(stringi) # added it here vs use ggthemes since jlev14 was having issues with the pkg theme_map <- function(base_size = 9, base_family = "") { theme_bw(base_size = base_size, base_family = base_family) %+replace% theme(axis.line = element_blank(), axis.text = element_blank(), axis.ticks = element_blank(), axis.title = element_blank(), panel.background = element_blank(), panel.border = element_blank(), panel.grid = element_blank(), panel.margin = unit(0, "lines"), plot.background = element_blank(), legend.justification = c(0, 0), legend.position = c(0, 0)) } # get your data ncftrendsort <- read.csv("~/Dropbox/mdrdata.csv", sep=" ", stringsAs=FALSE) # get a decent US map url <- "http://eric.clst.org/wupl/Stuff/gz_2010_us_040_00_500k.json" fil <- "states.json" if (!file.exists(fil)) download.file(url, fil) # read in the map us <- readOGR(fil, "OGRGeoJSON", stringsAsFactors=FALSE) # filter out what you don't need us <- us[!(us$NAME %in% c("Alaska", "Hawaii", "Puerto Rico")),] # make it easier to merge [email protected]$NAME <- tolower([email protected]$NAME) # clean up your broken data ncftrendsort <- mutate(ncftrendsort, region=ifelse(region=="washington, dc", "district of columbia", region)) ncftrendsort <- mutate(ncftrendsort, region=ifelse(region=="louisana", "louisiana", region)) ncftrendsort <- filter(ncftrendsort, region != "hawaii") # merge with the us data so we can combine the regions [email protected] <- merge([email protected], distinct(ncftrendsort, region, Region), by.x="NAME", by.y="region", all.x=TRUE, sort=FALSE) # region union kills the data frame so don't overwrite 'us' regs <- gUnaryUnion(us, [email protected]$Region) # takes way too long to plot without simplifying the polygons regs <- gSimplify(regs, 0.05, topologyPreserve = TRUE) # associate the polygons to the names properly nc_regs <- distinct([email protected], Region) regs <- SpatialPolygonsDataFrame(regs, nc_regs[c(2,1,4,5,3,6),], match.ID=FALSE) # get region centroids and add what color the text should be and # specify only the first year range so it only plots on one facet reg_labs <- mutate(add_rownames(as.data.frame(gCentroid(regs, byid = TRUE)), "Region"), Region=gsub(" ", "\n", stri_trans_totitle(Region)), Years="1999-2003", color=c("black", "black", "white", "black", "black", "black")) # make it ready for ggplot us_reg <- fortify(regs, region="Region") # get outlines for states and # specify only the first year range so it only plots on one facet outlines <- map_data("state") outlines$Years <- "1999-2003" gg <- ggplot() # filled regions gg <- gg + geom_map(data=ncftrendsort, map=us_reg, aes(fill=mdr, map_id=Region), color="black", size=0.5) # state outlines only on the first facet gg <- gg + geom_map(data=outlines, map=outlines, aes(x=long, y=lat, map_id=region), fill="#000000", color="#7f7f7f", linetype="dotted", size=0.25, alpha=0) # region labels only on first facet gg <- gg + geom_text(data=reg_labs, aes(x=x, y=y, label=Region), color=reg_labs$color, size=4) gg <- gg + scale_fill_continuous(name="% MDR", low='white', high='black') gg <- gg + labs(title="Regional Multi-Drug Resistant PSA\n(non-CF Patients), 1999-2012") gg <- gg + facet_grid(Years~.) # you really should use a projection gg <- gg + coord_map("albers", lat0=39, lat1=45) gg <- gg + theme_map() gg <- gg + theme(plot.title=element_text(size=13, vjust=2)) gg <- gg + theme(legend.position="right") # get rid of slashes gg <- gg + guides(fill=guide_legend(override.aes=list(colour=NA))) gg

Ответ 1