README.md

leafletCN

CRAN Downloads Build status

leafletCN是一个基于leaflet的中国扩展包, 里面保存了一些适用于中国的区域划分数据以及一些有帮助的函数, 地理区划数据来源于github的geojson-map-china项目. 数据细分到县级市.

安装

## 稳定版
install.packages("leafletCN")
## 开发版
devtools::install_github("lchiffon/leafletCN")

常用的函数

其他辅助leaflet包使用的函数

基本使用

regionNames

传入需要查看的城市名, 显示这个城市支持的区域信息, 比如查看成都:

regionNames("成都")
[1] "成华区"   "崇州市"   "大邑县"   "都江堰市" "金牛区"  
[6] "金堂县"   "锦江区"   "龙泉驿区" "彭州市"   "蒲江县"  
[11] "青白江区" "青羊区"   "双流县"   "温江区"   "武侯区"  
[16] "新都区"   "新津县"   "邛崃市"   "郫县"    

如果不传入对象, 会自动返回300多个支持的名字列表,包括各个城市,省,以及三个特殊的名字: 1. world世界地图 2. china中国分省份地图 3. city中国分城市地图

demomap

传入城市名,显示这个城市的示例地图

demomap("台湾")

geojsonmap

将一个数据框显示在需要展示的地图上. 在函数中做了一些有趣的设置, leafletCN会自动匹配传入的前两个字符来寻找合适的位置进行绘制, 所以基本不需要纠结是写'上海市'还是'上海'了

图做出来可以在上面点点点...

dat = data.frame(name = regionNames("china"),
                 value = runif(34))
geojsonMap(dat,"china")

geojsonmap 的参数

辅助函数

amap

叠加一个高德地图, 使用:

leaflet() %>%
  amap() %>%  
  addMarkers(lng=116.3125774825, lat=39.9707249401, popup="The birthplace of COS")

read.geoShape

read.geoShape这个函数可以把一个geojson格式的数据读取为一个SpatialPolygonsDataFrame对象, 方便sp或者leaflet包中的调用.

if(require(sp)){
  filePath = system.file("geojson/china.json",package = "leafletCN")
  map = read.geoShape(filePath)
  plot(map)
}

leafletGeo

leafletGeo这个函数可以把一个数据框和一个地图组合在一起, 方便用leaflet调用, 其中名字的 变量为name, 数值的变量为value~

if(require(leaflet)){
  dat = data.frame(regionNames("china"),
                                runif(34))
  map = leafletGeo("china", dat)

   pal <- colorNumeric(
     palette = "Blues",
     domain = map$value)

  leaflet(map) %>% addTiles() %>%
     addPolygons(stroke = TRUE,
     smoothFactor = 1,
     fillOpacity = 0.7,
     weight = 1,
     color = ~pal(value),
     popup = ~htmltools::htmlEscape(popup)
     ) %>%
   addLegend("bottomright", pal = pal, values = ~value,
                        title = "legendTitle",
                 labFormat = leaflet::labelFormat(prefix = ""),
                 opacity = 1)
}

例子

十行代码完成空气质量的可视化



Lchiffon/leafletCN documentation built on Jan. 31, 2024, 2:18 p.m.