2 – Utilisation de ggplot2 pour créer des cartes avec R
Pour créer des cartes avec ggplot2, vous aurez besoin de données spatiales. Les données spatiales sont des données qui contiennent des informations sur la localisation géographique. Les données spatiales peuvent être représentées sous forme de points, de lignes ou de polygones.
Dans cet article, nous allons utiliser des données spatiales sous forme de polygones pour créer des cartes choroplèthes. Les cartes choroplèthes sont des cartes dans lesquelles les régions sont colorées en fonction de la valeur d’une variable.
Voici les étapes pour créer une carte choroplèthe avec ggplot2 :
Étape 1: Charger les données spatiales
Tout d’abord, vous devez charger les données spatiales dans R. Pour ce faire, vous pouvez utiliser la fonction readOGR() du package rgdal.
Par exemple, si vous voulez charger les données spatiales de la France, vous pouvez utiliser le code suivant :
# Charger le package rgdal
library(rgdal)
# Charger les données spatiales de la France
france <- readOGR(“path/to/france.shp”)
Dans cet exemple, nous chargeons les données spatiales de la France à partir d’un fichier shapefile nommé france.shp.
Étape 2: Transformer les données spatiales en dataframe
Une fois que vous avez chargé les données spatiales, vous devez les transformer en dataframe. Pour ce faire, vous pouvez utiliser la fonction fortify() du package ggplot2.
Par exemple, si vous voulez transformer les données spatiales de la France en dataframe, vous pouvez utiliser le code suivant :
# Transformer les données spatiales en dataframe
france_df <- fortify(france)
Dans cet exemple, nous transformons les données spatiales de la France en dataframe.
Étape 3: Ajouter les données à la dataframe
Une fois que vous avez transformé les données spatiales en dataframe, vous devez ajouter les données à la dataframe. Pour ce faire, vous pouvez utiliser la fonction merge().
Par exemple, si vous voulez ajouter les données de population de la France à la dataframe, vous pouvez utiliser le code suivant :
# Charger les données de population de la France
population <- read.csv(“path/to/population.csv”)
# Ajouter les données de population à la dataframe
france_df <- merge(france_df, population, by.x = “id”, by.y = “region”)
Dans cet exemple, nous chargeons les données de population de la France à partir d’un fichier CSV nommé population.csv. Nous ajoutons ensuite les données de population à la dataframe en utilisant l’identifiant unique de chaque région.
Étape 4: Créer la carte
Une fois que vous avez transformé les données spatiales en dataframe et ajouté les données, vous pouvez créer la carte. Pour ce faire, vous pouvez utiliser la fonction ggplot() du package ggplot2.
Par exemple, si vous voulez créer une carte choroplèthe de la population en France, vous pouvez utiliser le code suivant :
# Créer la carte
ggplot(france_df, aes(x = long, y = lat, group = group, fill = population)) +
geom_polygon() +
scale_fill_gradient(low = “white”, high = “red”) +
labs(x = “Longitude”, y = “Latitude”, fill = “Population”) +
theme_minimal()
Dans cet exemple, nous créons une carte choroplèthe de la population en France. Nous utilisons la variable population pour colorer les régions en fonction de la population. Nous utilisons également la fonction scale_fill_gradient() pour définir la palette de couleurs.
Et voilà, vous savez maintenant comment créer des cartes avec ggplot2!
2 – Using ggplot2 to create maps with R
To create maps with ggplot2, you’ll need spatial data. Spatial data is data that contains information about geographical location. Spatial data can be represented as points, lines or polygons.
In this article, we’ll use spatial data in the form of polygons to create choropleth maps. Choropleth maps are maps in which regions are colored according to the value of a variable.
Here’s how to create a choropleth map with ggplot2 :
Step 1: Load spatial data
First of all, you need to load the spatial data into R. To do this, you can use the readOGR() function in the rgdal package.
For example, if you want to load spatial data for France, you can use the following code:
# Load package rgdal
library(rgdal)
# Load spatial data for France
france <- readOGR(“path/to/france.shp”)
In this example, we load spatial data for France from a shapefile named france.shp.
Step 2: Transform spatial data into a dataframe
Once you’ve loaded the spatial data, you need to transform it into a dataframe. To do this, you can use the fortify() function in the ggplot2 package.
For example, if you want to transform spatial data for France into a dataframe, you can use the following code:
# Transform spatial data into dataframe
france_df <- fortify(france)
In this example, we transform the spatial data for France into a dataframe.
Step 3: Add the data to the dataframe
Once you’ve transformed the spatial data into a dataframe, you need to add the data to the dataframe. To do this, you can use the merge() function.
For example, if you want to add population data for France to the dataframe, you can use the following code:
# Load population data for France
population <- read.csv(“path/to/population.csv”)
# Add population data to dataframe
france_df <- merge(france_df, population, by.x = “id”, by.y = “region”)
In this example, we load population data for France from a CSV file named population.csv. We then add the population data to the dataframe using each region’s unique identifier.
Step 4: Create the map
Once you’ve transformed the spatial data into a dataframe and added the data, you can create the map. To do this, you can use the ggplot() function in the ggplot2 package.
For example, if you want to create a choropleth map of the population of France, you can use the following code:
# Create map
ggplot(france_df, aes(x = long, y = lat, group = group, fill = population)) +
geom_polygon() +
scale_fill_gradient(low = “white”, high = “red”) +
labs(x = “Longitude”, y = “Latitude”, fill = “Population”) +
theme_minimal()
In this example, we create a choropleth map of the population of France. We use the population variable to color regions according to population. We also use the scale_fill_gradient() function to define the color palette.
Now you know how to create maps with ggplot2!