Iは、次のデータ点を用いchoroplethマップを生成したい値

Question

に基づいてRでggmap介して空間ヒートマップを生成する：経度

• 緯度
• 価格

データセットはhttps://www.dropbox.com/s/0s05cl34bko7ggm/sample_data.csv?dl=0です。

私は、価格が高い地域と価格が低い地域を地図で表示したいと思います。ここに私のコードです

：

library(ggmap) 

map <- get_map(location = "austin", zoom = 9) 
data <- read.csv(file.choose(), stringsAsFactors = FALSE) 
data$average_rate_per_night <- as.numeric(gsub("[\\$,]", "", 
data$average_rate_per_night)) 
ggmap(map, extent = "device") + 
stat_contour(data = data, geom="polygon", 
      aes(x = longitude, y = latitude, z = average_rate_per_night, 
fill = ..level..)) + 
scale_fill_continuous(name = "Price", low = "yellow", high = "red") 

私は次のエラーメッセージになっている：

2: Computation failed in `stat_contour()`: 
Contour requires single `z` at each combination of `x` and `y`. 

を、私はそれはおそらく、この（サンプル画像）のようになります。これがどのように修正されるか、このタイプのヒートマップを生成するための他の方法についての助けを本当に感謝しています。私はの値段で、レコードの密度ではなく、に興味がありますのでご注意ください。

Answer 1

あなたは輪郭アプローチを使用して主張なら、あなたは、yは、あなたのデータを持っている組み合わせを座標、あらゆる可能なxの値を提供する必要があります。これを達成するには、スペースをグリッドにしてビンごとの要約統計を生成することを強くお勧めします。

私はあなたが提供されたデータに基づいて、下の実施例を添付して：あなたはその後、目的の結果を得るためにビン幅ビンのサイズと輪郭で遊ぶことができます

library(ggmap) 
library(data.table) 

map <- get_map(location = "austin", zoom = 12) 
data <- setDT(read.csv(file.choose(), stringsAsFactors = FALSE)) 

# convert the rate from string into numbers 
data[, average_rate_per_night := as.numeric(gsub(",", "", 
     substr(average_rate_per_night, 2, nchar(average_rate_per_night))))] 

# generate bins for the x, y coordinates 
xbreaks <- seq(floor(min(data$latitude)), ceiling(max(data$latitude)), by = 0.01) 
ybreaks <- seq(floor(min(data$longitude)), ceiling(max(data$longitude)), by = 0.01) 

# allocate the data points into the bins 
data$latbin <- xbreaks[cut(data$latitude, breaks = xbreaks, labels=F)] 
data$longbin <- ybreaks[cut(data$longitude, breaks = ybreaks, labels=F)] 

# Summarise the data for each bin 
datamat <- data[, list(average_rate_per_night = mean(average_rate_per_night)), 
       by = c("latbin", "longbin")] 

# Merge the summarised data with all possible x, y coordinate combinations to get 
# a value for every bin 
datamat <- merge(setDT(expand.grid(latbin = xbreaks, longbin = ybreaks)), datamat, 
       by = c("latbin", "longbin"), all.x = TRUE, all.y = FALSE) 

# Fill up the empty bins 0 to smooth the contour plot 
datamat[is.na(average_rate_per_night), ]$average_rate_per_night <- 0 

# Plot the contours 
ggmap(map, extent = "device") + 
    stat_contour(data = datamat, aes(x = longbin, y = latbin, z = average_rate_per_night, 
       fill = ..level.., alpha = ..level..), geom = 'polygon', binwidth = 100) + 
    scale_fill_gradient(name = "Price", low = "green", high = "red") + 
    guides(alpha = FALSE) 

が、さらに滑らかな等高線プロットを得るためにグリッドに平滑化関数を適用することもできます。

Answer 2

あなたは同様の結果を達成するためにstat_summary_2d（）またはstat_summary_hex（）機能を使用することができます。これらの関数は、データをビン（xとyで定義）に分割し、各ビンのz値を与えられた関数に基づいて要約します。下の例では平均値を集計関数として選択し、マップは基本的に各ビンの平均価格を示しています。

注：average_rate_per_night変数を適切に扱い、数値に変換する必要がありました（$記号とカンマを削除しました）。

library(ggmap) 
library(data.table) 

map <- get_map(location = "austin", zoom = 12) 
data <- setDT(read.csv(file.choose(), stringsAsFactors = FALSE)) 
data[, average_rate_per_night := as.numeric(gsub(",", "", 
    substr(average_rate_per_night, 2, nchar(average_rate_per_night))))] 

ggmap(map, extent = "device") + 
    stat_summary_2d(data = data, aes(x = longitude, y = latitude, 
     z = average_rate_per_night), fun = mean, alpha = 0.6, bins = 30) + 
    scale_fill_gradient(name = "Price", low = "green", high = "red")