In yiluheihei/ncovmap:

knitr::opts_chunk$set(
  collapse = TRUE,
  comment = "#>",
  warning = FALSE
)

用leafletCN画省份疫情图存在两个问题，一是leafletCN中地图数据跟ncov数据中城市的名字不一致，可能是一些城市已经改名，如襄樊已经改成襄阳，北京市早已把撤县设区，而现有数据中还是县；或者是ncov中采用了地名的缩写。二是需要把除该省之外的区域去掉，以便很好的展示，虽然通过修改geojsonMap中tileType参数可以实现，但是map 周围存在边线（如下图所示存在蓝色边线）。

knitr::include_graphics("old_leafletCN_ncov_map.png")

更新leafletCN中地图数据

所以，要想画疫情省份图，首先对 leafletCN中地图数据更新，我把其中的关于省和直辖市地图数据更新了一下，然后修改了geojsonMap()可通过设置 tileType = NULL去除map周围边线。可以从这里安装。目前没有对地级市数据进行更新，并且我所用的地图数据也不是最新的数据，可能存在个别城市名字错误(目前还没发现任何错误)。

# 安装修改后的leafletCN
if (!require(remotes)) install.packages("remotes")
if (!require(leafletCN) || packageVersion("leafletCN") < "0.2.3") {
  remotes::install_github("yiluheihei/leafletCN")
}
if (!require(ncovmap)) remotes::install_github("yiluheihei/ncovmap")

画省份的疫情图

ncov数据中有个别城市名字是用缩写，比如湖北省的如"恩施州"实际上是"恩施土家族苗族自治州"。所以再画图之前首先需要对ncov中城市的名字和地图数据中的名字进行对应。

然后就是写函数画图，主要包含两个函数plot_province_map()和 plot_province_map2()。

plot_province_map()。把数据分组稍微作了修改，提供bins参数，为了突出没有感染ncov的城市（例数为0），只要有0例的城市存在，就手动设置它的颜色为白色。如 bins = c(1, 10, 100)分组为1~9,10~99,>=100，如果存在例数为0的城市，那么会多一个0组。
plot_province_map2()。完全参考ncovr::plot_map()写的，只是添加了bins参数。

另外还参考ncovr::plot_map()的method参数，感觉省份图基本用不到log处理，目前只是把bins简单设置成了4。

例子

读取数据，加载包

library(ncovmap)
library(leafletCN)
library(magrittr)
# 为了通过 travis CI 选择从数据仓库下载数据
ncov <- get_ncov2()

取子集

hubei <- ncov["湖北省"]
guangdong <- ncov["广东省"]
china <- ncov["china"]
world <- ncov["world"]

plot_province_map()画图

# 例数为0的城市以白色突出显示
hubei <- ncov["湖北省"]
plot_province_map(hubei, "湖北省", bins = c(0, 100, 200, 500, 1000, 10000))

guangdong <- ncov["广东省"]
plot_province_map(guangdong, "广东省", bins = c(0, 10, 100, 200))

plot_province_map2()画图

plot_province_map2(hubei, "湖北省", bins = c(0, 100, 200, 500, 1000, 10000))

plot_province_map2(guangdong, "广东省", bins = c(0, 10, 100, 200))

直接画所有省份图，台湾,香港,澳门数据没有细分，不需要画。

# # 没有台湾,香港,澳门,南海等地数据
# provinces <- setdiff(
#   leafletCN::regionNames('china'),
#   c("台湾", "香港", 
#     "澳门", "南海诸岛"
#   )
# )
# 
# htmltools::tagList(purrr::map(provinces, 
#   ~ plot_province_map(ncov[.x], .x, bins = c(0, 10, 100, 500, 1000, 10000))))

虽然简单几行代码就可以把所有省份疫情图画出来，但是实际上根据各省份例数不同，个性化设置bins才能更好的进行展示。以上面最后一张上海疫情图为例，实际上海每个区疫情都在100以内，可以把bins设置小一些。

plot_province_map(ncov["上海市"], "上海市", bins = c(0, 5, 10, 20, 60))

国内整体疫情图

2020年2月23日增加

之前china map缺少南海诸岛数据，后来找到了包括南海诸岛的中国地图数据,然后根据ncovr::plot_map()简单写了个plot_china_map()用于画国内整体疫情图。

# 国内疫情整体图, 地图中包含南海诸岛i
china <- ncov["china"]
plot_china_map(china, legend_position = "bottomleft")

世界疫情图

2020年2月27日增加

world <- ncov["world"]
plot_world_map(world, legend_position = "bottomleft")

韩国疫情图

korea_ncov <- get_foreign_ncov("韩国")
plot_foreign_map(korea_ncov, "korea")

日本疫情图

jp_ncov <- get_foreign_ncov("日本")
plot_foreign_map(jp_ncov, "japan")

四个国家疫情图

foreign_countries <- c("韩国", "伊朗", "日本", "意大利")
names(foreign_countries) <- c("korea", "iran", "japan", "italy")
htmltools::tagList(purrr::imap(
  foreign_countries, 
  ~ get_foreign_ncov(.x) %>% 
    plot_foreign_map(.y)
))