[R] 지도 시각화

지도 시각화

단계 구분도

• 지역별 통계치를 색깔의 차이로 표현한 지도
• 인구나 소득 같은 특성이 지역별로 얼마나 다른 이해하기가 쉽다.

패키지설치

install.packages('ggiraphExtra')

library(ggiraphExtra)

미국 주별 범죄 데이터 준비

str(USArrests)

'data.frame':	50 obs. of  4 variables:
 $ Murder  : num  13.2 10 8.1 8.8 9 7.9 3.3 5.9 15.4 17.4 ...
 $ Assault : int  236 263 294 190 276 204 110 238 335 211 ...
 $ UrbanPop: int  58 48 80 50 91 78 77 72 80 60 ...
 $ Rape    : num  21.2 44.5 31 19.5 40.6 38.7 11.1 15.8 31.9 25.8 ...

library(tibble)

head(USArrests)

           Murder Assault UrbanPop Rape
Alabama      13.2     236       58 21.2
Alaska       10.0     263       48 44.5
Arizona       8.1     294       80 31.0
Arkansas      8.8     190       50 19.5
California    9.0     276       91 40.6
Colorado      7.9     204       78 38.7

1. 행 이름을 state 변수로 바꿔서 데이터 프레임 생성

crime <- rownames_to_column(USArrests, var='state')

crime

> crime
            state Murder Assault UrbanPop Rape
1         Alabama   13.2     236       58 21.2
2          Alaska   10.0     263       48 44.5
3         Arizona    8.1     294       80 31.0
4        Arkansas    8.8     190       50 19.5
5      California    9.0     276       91 40.6
6        Colorado    7.9     204       78 38.7
7     Connecticut    3.3     110       77 11.1
8        Delaware    5.9     238       72 15.8
9         Florida   15.4     335       80 31.9
10        Georgia   17.4     211       60 25.8
11         Hawaii    5.3      46       83 20.2
12          Idaho    2.6     120       54 14.2
13       Illinois   10.4     249       83 24.0
14        Indiana    7.2     113       65 21.0
15           Iowa    2.2      56       57 11.3
16         Kansas    6.0     115       66 18.0
17       Kentucky    9.7     109       52 16.3
18      Louisiana   15.4     249       66 22.2
19          Maine    2.1      83       51  7.8
20       Maryland   11.3     300       67 27.8
21  Massachusetts    4.4     149       85 16.3
22       Michigan   12.1     255       74 35.1
23      Minnesota    2.7      72       66 14.9
24    Mississippi   16.1     259       44 17.1
25       Missouri    9.0     178       70 28.2
26        Montana    6.0     109       53 16.4
27       Nebraska    4.3     102       62 16.5
28         Nevada   12.2     252       81 46.0
29  New Hampshire    2.1      57       56  9.5
30     New Jersey    7.4     159       89 18.8
31     New Mexico   11.4     285       70 32.1
32       New York   11.1     254       86 26.1
33 North Carolina   13.0     337       45 16.1
34   North Dakota    0.8      45       44  7.3
35           Ohio    7.3     120       75 21.4
36       Oklahoma    6.6     151       68 20.0
37         Oregon    4.9     159       67 29.3
38   Pennsylvania    6.3     106       72 14.9
39   Rhode Island    3.4     174       87  8.3
40 South Carolina   14.4     279       48 22.5
41   South Dakota    3.8      86       45 12.8
42      Tennessee   13.2     188       59 26.9
43          Texas   12.7     201       80 25.5
44           Utah    3.2     120       80 22.9
45        Vermont    2.2      48       32 11.2
46       Virginia    8.5     156       63 20.7
47     Washington    4.0     145       73 26.2
48  West Virginia    5.7      81       39  9.3
49      Wisconsin    2.6      53       66 10.8
50        Wyoming    6.8     161       60 15.6

1-2. 지도 데이터와 동일하게 맞추기 위해 state 값을 소문자로 수정

crime$state <- tolower(crime$state)

str(crime)

'data.frame':	50 obs. of  5 variables:
 $ state   : chr  "alabama" "alaska" "arizona" "arkansas" ...
 $ Murder  : num  13.2 10 8.1 8.8 9 7.9 3.3 5.9 15.4 17.4 ...
 $ Assault : int  236 263 294 190 276 204 110 238 335 211 ...
 $ UrbanPop: int  58 48 80 50 91 78 77 72 80 60 ...
 $ Rape    : num  21.2 44.5 31 19.5 40.6 38.7 11.1 15.8 31.9 25.8 ...

2. 미국 주 지도 데이터 준비

library(ggplot2)

ggplot2 패키지를 로드합니다.

states_map <- map_data('state')

미국 주 지도를 그릴 수 있는 데이터셋을 로드합니다.

str(states_map)

지도 데이터의 구조를 확인합니다

3. 단계 구분도 생성

ggChoropleth(data=crime, # 지도에 표시할 데이터
aes(fill=Murder, # 색깔로 표현할 변수
map_id=state), # 지역 기준 변수
map = states_map) # 지도 데이터

ggChoropleth()
ggiraphExtra 패키지를 사용하여 단계 구분도를 생성한다.

data=crime
범죄 데이터(crime)를 사용한다.

aes(fill=Murder, map_id=state)
Murder(살인율) 변수를 색깔로 나타내고,
state 변수를 지도 구역과 매핑한다.

map=states_map
states_map 지도를 사용한다.

4. 인터렉티브 단계 구분도 생성

ggChoropleth(data=crime,
aes(fill=Murder,
map_id=state),
map = states_map,
interactive = T)

interactive=T:
인터렉티브 지도를 생성합니다.
지도 위에 올리면 추가 정보를 확인할 수 있습니다.

대한민국 시도별 인구, 결핵 환자 수 단계 구분도

install.packages('stringi')

stringi 패키지를 설치합니다.
한글 텍스트를 처리하기 위한 패키지입니다.

devtools::install_github('cardiomoon/kormaps2014')

kormaps2014 패키지를 GitHub에서 설치합니다.
대한민국 지도 데이터와 관련된 정보(인구, 결핵 환자 수 등)를 제공합니다.

library(kormaps2014)

kormaps2014 패키지를 로드합니다.

str(korpop1)

korpop1 데이터셋의 구조를 확인합니다.
이 데이터는 대한민국 시도별 인구 정보를 포함합니다.

library(dplyr)

데이터 전처리를 위해 dplyr 패키지를 로드합니다.

korpop1 <- rename(korpop1,
pop = 총인구명,
name = 행정구역별읍면동)

변수명을 pop(총인구)과 name(행정구역)으로 변경합니다.

대한민국 단계 구분도 생성

library(ggiraphExtra)

library(ggplot2)

ggChoropleth(data=korpop1,
aes(fill=pop,
map_id = code,
tooltip = name),
map=kormap1)

대한민국 시도별 인구 단계 구분도를 생성합니다.

data=korpop1: korpop1 데이터셋을 사용합니다.

aes(fill=pop, map_id=code, tooltip=name)
인구(pop)를 색깔로 표현하고, code로 지도를 매핑하며,

tooltip으로 행정구역 이름(name)을 표시합니다.

map=kormap1: 대한민국 시도별 지도를 사용합니다.

시도별 결핵 환자 수 단계 구분도 생성

str(tbc)

tbc 데이터셋의 구조를 확인합니다.
이 데이터는 대한민국 시도별 결핵 환자 수를 포함합니다.

ggChoropleth(data=tbc,
aes(fill=NewPts,
map_id = code,
tooltip = name),
map=kormap1,
interactive = T)

대한민국 시도별 결핵 환자 수를 단계 구분도로 시각화합니다.

data=tbc: tbc 데이터셋을 사용합니다.

aes(fill=NewPts, map_id=code, tooltip=name):
결핵 환자 수(NewPts)를 색깔로 표현하고,
code로 지도를 매핑하며,
tooltip으로 행정구역 이름(name)을 표시합니다.

interactive=T:
인터렉티브 지도 기능을 활성화하여
마우스로 지역별 데이터를 확인할 수 있습니다.