Rグリッドデータのポイントのカテゴリを抽出します

Question

私は場所のデータフレームを持っており、地図からカテゴリ変数（気候地域）に一致させたいと思っていました。

df <- data.frame(lat = c(29.30050, 47.67309, 53.30710, -27.60303, 41.31858, 40.50738, 
         50.67013,60.23163, 42.54555), 
       long = c(47.806320, -122.315312, -6.281798, 151.951778, -72.849961, 
          -74.382711, 4.348718, 19.710874, -71.038764)) 

私はこのexcellent articleからデータを取得することを学んだ：ここでは小さな抜粋したものです。私がしたいことは、データフレームに設定された各ポイントのカテゴリ変数を抽出することです。これは簡単ではないかもしれませんが、私はマッピングが新しく、ヘルプ記事が見つかりません。問題は私が間違った言葉を使っていることかもしれません！

データセットのマッピングはチュートリアルでは非常に簡単ですが、グリッドマッチングは私の外にあります。カテゴリマップデータは、.txt、.kmz、またはGISフォーマットhereのいずれかで使用できるため、1つの方法に限定されません。

私は各latとlongの最近似一致を試しましたが、どちらから選択するかを区別することができません。私はpastor、rworldmap、rgdalに関するドキュメントと、スタックオーバーフローで見つけられるすべての検索の組み合わせを掘り下げました。

Answer 1

サイトからデータをダウンロードしてkoeppenとして読んでください。

download.file('http://koeppen-geiger.vu-wien.ac.at/data/Koeppen-Geiger-ASCII.zip', 
       'Koeppen-Geiger-ASCII.zip', 
       method = 'curl') 

# use read.table if you like, but read_table cuts a lot of hassle with poor formatting 
koeppen <- readr::read_table('Koeppen-Geiger-ASCII.zip') 

、我々はデータを見て、すべての緯度と経度が不便.25または.75で終わる：

koeppen 
## # A tibble: 92,416 × 3 
##  Lat  Lon Cls 
##  <dbl> <dbl> <chr> 
## 1 -89.75 -179.75 EF 
## 2 -89.75 -179.25 EF 
## 3 -89.75 -178.75 EF 
## 4 -89.75 -178.25 EF 
## 5 -89.75 -177.75 EF 
## 6 -89.75 -177.25 EF 
## 7 -89.75 -176.75 EF 
## 8 -89.75 -176.25 EF 
## 9 -89.75 -175.75 EF 
## 10 -89.75 -175.25 EF 
## # ... with 92,406 more rows 

をこのように、2つのテーブルをマージする、我々はdfの緯度を丸める必要があり、経度は.25または.75で終わります。

df[] <- lapply(df, function(x){ifelse(x %% 1 > .5, 0.75, 0.25) + floor(x)}) 

することにより、非整数部分、すなわち1で割った余りを取得し、それを超える.5戻り.75をだならば、他の.25返し、その後、整数部分を付加再度、そうdf今のようになります。

：

df 
##  lat long 
## 1 29.25 47.75 
## 2 47.75 -122.25 
## 3 53.25 -6.25 
## 4 -27.75 151.75 
## 5 41.25 -72.75 
## 6 40.75 -74.25 
## 7 50.75 4.25 
## 8 60.25 19.75 
## 9 42.75 -71.25 

今緯度と経度を一致させるためのdfにCls列を追加するために、我々はmergeを使用することができます（またはあなたが好む場合dplyrは、参加します）

df <- merge(df, koeppen, 
      by.x = c('lat', 'long'), 
      by.y = c('Lat', 'Lon'), 
      all.x = TRUE) 

# or dplyr::left_join(df, koeppen, by = c('lat' = 'Lat', 'long' = 'Lon')) 

df 
##  lat long Cls 
## 1 -27.75 151.75 Cfa 
## 2 29.25 47.75 BWh 
## 3 40.75 -74.25 Cfa 
## 4 41.25 -72.75 Cfa 
## 5 42.75 -71.25 Dfb 
## 6 47.75 -122.25 Csb 
## 7 50.75 4.25 Cfb 
## 8 53.25 -6.25 Cfb 
## 9 60.25 19.75 Dfb 

文法が気に入っている場合は、data.table's non-equi-joinsの場合にもこのような場合があります。