# 11 지도 시각화
# 지도 시각화
## 미국 주별 강력 범죄율 단계 구분도 만들기
### 패키지 준비하기
install.packages('ggiraphExtra')
library(ggiraphExtra)
### 미국 주별 범죄 데이터 준비하기
str(USArrests)
head(USArrests)
library(tibble)
crime <- rownames_to_column(USArrests, var = 'state')
crime$state <- tolower(crime$state)
str(crime)
head(crime)
### 미국 주 지도 데이터 준비하기
library(ggplot2)
states_map <- map_data('state')
str(states_map)
ggChoropleth(data = crime,
aes(fill = Murder,
map_id = state),
map = states_map)
ggChoropleth(data = crime,
aes(fill = Murder,
map_id = state),
map = states_map,
interactive = T)
## 11-2 대한민국 시도별 인구, 결핵 환자 수 단계 구분도 만들기
### 패키지 준비하기
install.packages('stringi')
install.packages('devtools')
devtools::install_github('cardiomoon/kormaps2014')
library(kormaps2014)
### 대한민국 시도별 인구 데이터 준비하기
# korpop1 | 2015년 센서스 데이터(시도별)
# korpop2 | 2015년 센서스 데이터(시군구별)
# korpop3 | 2015년 센서스 데이터(읍면동별)
str(changeCode(korpop1))
library(dplyr)
korpop1 <- rename(korpop1,
pop = 총인구_명,
name = 행정구역별_읍면동)
str(changeCode(kormap1))
library(ggiraphExtra)
options(encoding='UTF-8')
### 단계 구분도 만들기
ggChoropleth(data = korpop1, # 지도에 표현할 데이터
aes(fill = pop, # 색깔로 표현할 변수
map_id = code, # 지역 기준 변수
tooltip = name), # 지도 위에 표시할 지역명
map = kormap1, # 지도 데이터
interactive = T) # 인터렉티브
### 대한민국 시도별 결핵 환자 수 단계 구분도 만들기
str(changeCode(tbc))
ggChoropleth(data = tbc, # 지도에 표현할 데이터
aes(fill = NewPts, # 색깔로 표현할 변수
map_id = code, # 지역 기준 변수
tooltip = name), # 지도 위에 표시할 지역명
map = kormap1, # 지도 데이터
interactive = T) # 인터렉티브