ポリゴン内のラインデータの抽出（切取り）
何回も調べたりしているため、メモ。
ポリゴン内のライン長さを出したいときがある。 その際はラインをポリゴンでインターセクトする必要がある。
関数はrgeos::gIntersection()を利用する。
sp::over()関数で行うと意図と異なる結果となるため注意。
（適切な方法で行えば実行できるだろうが。。。）
library(stplanr) library(magrittr) data(routes_fast) data(zones)
- よい例
plot(zones[3,], col = "yellow") plot(routes_fast, col ="grey90", add = T, lwd = 5) rgeos::gIntersection(spgeom1 = routes_fast, spgeom2 = zones[3,]) %>% plot(add = T, col = "blue")
- ダメな例
plot(zones[3,], col = "yellow") plot(routes_fast, col ="grey90", add = T, lwd = 5) tmp <- sp::over(x = routes_fast, y = zones[3, ]) plot(routes_fast[!is.na(tmp$geo_code), ], add = T, col = "red", lwd = 1)
sf classデータの操作及びプロット
sfパッケージ（クラス）は空間データを簡単に操作することができ非常に便利である。
spパッケージ（クラス）はそれらを扱う多様なパッケージが存在するが、
自分自身で多少の編集を行うのは少し面倒であった。
Simple Features for Rだけあってデータ操作は簡単に行うことができる。
dplyr関係のものもサポートされており、
ggplot2パッケージではこれらのクラスを扱うgeom_sf()関数も開発されており、
今後も開発が活発に行われることが想像される。
簡単な例題を残しておく
- mutate
nc <- sf::st_read(system.file("shape/nc.shp", package = "sf"), quiet = TRUE)
nc %>% mutate(A2 = AREA/ max(AREA)) %>% ggplot(data = .)+ geom_sf(aes(fill = AREA))
- filter
nc %>% filter(AREA > 0.1) %>% ggplot(data = .) + geom_sf(aes(fill = AREA))
- color gradient
nc %>% ggplot()+ geom_sf(aes(fill = AREA))+ theme_bw() + scale_fill_distiller(palette = "YlOrRd", direction = 1)
- annotate
ggplot(nc) +
geom_sf() +
annotate("point", x = -80, y = 35, colour = "red", size = 4)
ggplot(nc) +
geom_sf() +
annotate("point", x = -80, y = 35, colour = "red", size = 4) +
geom_text(aes(x= -80, y = 35, label = "annotate"), hjust = "inward", vjust = "inward")
ggpairs()できれいなペアプロット
pairs()をggplot2風に書けるらしい。
library(tidyverse) library(GGally) iris %>% GGally::ggpairs(data = ., aes(color = Species))
rmarkdwonでの参考文献
ヘッダーは下記のようにする。
--- output: html_document: bibliography: bibdb.bib csl: japan-journal-of-industrial-and-applied-mathematics.csl ---
文章中の参考としたところには[@****]と表示してやればよい。
参考文献のスタイルを指定するcslファイルはZetoro style repositoryから自分に合うものを探す。
そして最終行を下記のようにする。（書かなくても表示はされる）
# References
参考したサイト
sfクラスからSpatial*****DataFrameクラスへの変換
Rにおけるジオメトリデータの操作は今後sfパッケージが主流になるらしい。
http://notchained.hatenablog.com/entry/2017/01/06/213333
開発が活発なためせっかく整備したコードが今後も使えるという保証はないため， 利用に少しためらいもあるが，最近少し使っている。
sfクラスからSpatial***DataFrameクラスに変換する際のメモである。
通常は以下のようにas(., "Spatial")で従来のSpatial****DataFrameに変換することができる。
> nc <- st_read(system.file("shape/nc.shp", package="sf"), quiet = TRUE) > > class(nc) [1] "sf" "data.frame" > methods::as(nc, "Spatial") %>% class [1] "SpatialPolygonsDataFrame" attr(,"package") [1] "sp"
しかし，tbl_dfクラスも持つ場合にはエラーが生じてしまう。
その場合は以下のようにして，クラスをsf, data.frameにすると解決できる。
nc %>% `class<-`(c("sf", "data.frame")) %>% methods::as(., "Spatial")
dplyrにおける文字コード問題が少しは改善されそう
Rにおける文字コードに関して多くの人々が悩まされている．
例えば，
http://notchained.hatenablog.com/entry/2016/04/29/222453
「Why are you using SJIS?」
「Why are you using UTF-8?」
2種類のことばがあり，処理によってうまく扱う必要があるという苦痛。
そんななか，ついに`dplyr`については，問題が解決するようである。
https://github.com/tidyverse/dplyr/pull/2382
issueには文字コードに関する問題外が多く寄せられているが`dplyr`では改善されないような雰囲気を感じていたが，
これまで悩まされていた文字コード問題が少しは？解決されるようでうれしい限りである。
Kirill Müllerさんに感謝。
