使用包含大量数据的传单 - 美国所有县的ACS数据

我正在绘制整个美国每个县的ACS数据（低收入儿童数）。我没有任何标记，只有一个县的shapefile和每个县在不同层次的6个值。使用包含大量数据的传单 - 美国所有县的ACS数据

不出所料，这对浏览器来说太大了。我在这里看到了一些与聚类有关的类似问题，但由于我没有任何关于聚类的问题，所以我开始提出一个新问题。

我试过把它分解成6个区域地图，但是即使那些太多了。

有没有办法降低占地面积，但仍然有所有县的具体数据？

我已经看过tilemill和其他选项仅用于加载用户当前正在查看的数据并基于缩放级别，但我找不到任何有关如何从R生成的小册子地图到某些东西的信息像那样。使用此路线的替代方案也很有用。

2017-05-08 jzadra

我假设'县shapefile'你的意思是多边形数据？如何阅读这些图层并将它们合并为一个（假设几何图形在整个图层中是恒定的）。如果这还不够，可以尝试使用[rmapshaper包]（https://github.com/ateucher/rmapshaper）来简化多边形，然后尝试用[mapview]（https://github.com/）对其进行可视化R-空间/ MapView类）。前者将帮助摆脱“不必要的”多边形顶点，而后者具有专用的功能以使大量数据的小叶渲染（根据复杂性，大约有100k个特征）。 – TimSalabim

当我向地图添加6层时，您是否建议传单制作6个多边形副本？你是正确的，每个图层中的几何图形都是一样的。唯一的区别取决于正在查看的图层是popup和fillColor。如果是这样的话，我感到惊讶的是传单效率太低。看着'addPolgygons'函数，我没有看到一种明显的方法来从几何中分离数据。任何人都可以建议如何改变传单中的这种行为？ – jzadra

传单不会执行任何操作，但会在地图上呈现您的数据。决定处理多少层的步骤是'rgdal :: readOGR'或'sf :: st_read'部分。当你说6层时，我假设6层（每层都有自己的几何图形）。如果您指的是具有6个属性表列的图层，则只需要一次几何图形。 – TimSalabim

您可以尝试使用rmapshaper package来简化多边形，然后尝试用mapview将其可视化。前者将帮助摆脱“不必要的”多边形顶点，而后者具有专用的功能以使大量数据的小叶渲染（根据复杂性，大约有100k个特征）。

来源

2017-05-08 20:42:26 TimSalabim

rmapshaper做到了！我不需要使用mapview。我使用了rmapshaper :: ms_simplify（mydata），其中mydata是从Geo_join（）生成的Large SpatialPolygonsDataFrame（） – jzadra

您也可以考虑底格里斯河包，它可以让你R内部直接访问低分辨率县shape文件：

library(tigris) 
library(leaflet) 

cty <- counties(cb = TRUE, resolution = "20m") 

leaflet(cty) %>% addTiles() %>% addPolygons()

这应该让你的单张地图，浏览器内的多边形表现良好是预先简化的，如果你选择去这条路线。

来源

2017-05-08 20:54:34 kwalkertcu

如果shapefile来自底格里斯（或者可以通过这种方式获得），这绝对是更好的解决方案，因为它提供了相同的结果，不需要经过大数据帧的中间步骤和大量的处理时间来减少它们（即使用rmapshaper :: ms_simplify的方法），就可以更好地控制分辨率。 – jzadra

使用包含大量数据的传单 - 美国所有县的ACS数据

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