ggplot画全球番茄产量热图
2024-05-14 19:02:22
1. 在FAO下载数据
2. 把数据导入到RStudio
3. 画图
> library(ggplot2)
> library(dplyr)
> world <- map_data('world') %>% filter(region != "Antarctica") %>% fortify #dplyr的%>%相当于管道符
> head(world,6)long lat group order region subregion
1 -69.89912 12.45200 1 1 Aruba <NA>
2 -69.89571 12.42300 1 2 Aruba <NA>
3 -69.94219 12.43853 1 3 Aruba <NA>
4 -70.00415 12.50049 1 4 Aruba <NA>
5 -70.06612 12.54697 1 5 Aruba <NA>
6 -70.05088 12.59707 1 6 Aruba <NA>
> View(tomato) #View()是因为这个csv数据有点多
> names(tomato)[1] "Domain Code" "Domain" "Area Code" [4] "Area" "Element Code" "Element" [7] "Item Code" "Item" "Year Code"
[10] "Year" "Unit" "Value"
[13] "Flag" "Flag Description"
#只需要Area Value
> new_tomato <- tomato[,c(4,12)]
> names(new_tomato) <- c("region","value") #将FAO的国家names改成和world里的名称一致
> unique(world$region) #发现world里有251个国家
> unique(new_tomato$region) #发现FAO数据中有169个国家
> tomato_map <- merge(new_tomato,world,by='region',all=TRUE) #对2个数据集进行全连接，因为FAO中的国家名字和world数据集中的国家名字有时候可能有所不同,当两个数据集的名称有差异时，会在lon和lat中产生NA，因此需要进一步手工校对国家的名字，这里就不进行演示了
> unique(tomato_map$value)[order(unique(tomato_map$value))]#观察数值范围
[1] 0 10 37 59 112 146 233[8] 274 275 351 398 460 494 495[15] 510 525 558 598 680 767 936[22] 1113 1183 1186 1338 1731 1960 2460[29] 3447 3648 3730 3979 4750 5147 6444[36] 6572 6602 6800 8684 8765 9010 9339[43] 9840 10620 11311 11710 11760 14329 16140[50] 16173 16900 16947 18372 18844 19454 19539[57] 22020 22850 24545 26108 28034 28270 28309[64] 31591 31921 34947 35560 37351 37891 38199[71] 40450 42129 43700 44235 49926 51099 52984[78] 58330 60034 60893 62600 66144 70319 72357[85] 74008 77916 82636 94036 104794 105359 105758[92] 106690 111639 124944 128887 145010 148000 152348[99] 158784 159977 176505 180930 182654 201293 202242
[106] 218358 223294 240734 261604 270140 272488 274700
[113] 297910 298996 299669 310946 329188 332101 332608
[120] 356809 387653 395755 420573 436550 480300 490286
[127] 491024 496216 542686 555485 556692 561293 619543
[134] 627788 628191 658106 676623 697817 708467 709280
[141] 714600 771649 790501 808670 910000 917800 1020331
[148] 1050626 1215466 1300000 1347085 1477878 1544380 2120120
[155] 2224440 3015010 3816009 3917967 4271914 5000560 5248904
[162] 5252690 6751856 10858990 12841990 19007000 62764671 62869502
[169] NA
> tomato_map <- tomato_map %>% mutate(grade = case_when(value > 100000000 ~ '5',value > 10000000 ~ '4',value > 1000000 ~ '3', value > 100000 ~ '2' , value <= 100000 ~ '1',is.na(value)~'0')) #按照value进行分级
> tomato_map2 <- tomato_map[order(tomato_map$order),] #把顺序排回来，不然画图会只显示部分地区
> ggplot() +geom_polygon(data = tomato_map2,aes(x=long, y = lat, group = group,fill =factor(grade)),color="white",size=0.1) +scale_fill_manual(labels = c("No data","<=100000.0","<=1000000.0","<=10000000.0","<=100000000.0",">100000000.0"),values = c('grey','#fdfdb8', '#fccf6b','#fb974e','#f14046','#c20b2b')) +theme(panel.grid = element_blank(),panel.background = element_blank(),panel.border = element_rect(linetype = "solid", fill = NA),axis.text = element_blank(),axis.ticks = element_blank(),axis.title = element_blank(),plot.title = element_text(hjust = 0.5,vjust=0,size=22))+coord_quickmap()+labs( fill = "")+ggtitle("Production quantities of Totatoes by country\n")
效果图如下，注意像美国、俄罗斯这些地区没有信息是因为world和FAO中的国家名称不一致，可以自己修改
4. AI提高图片分辨率
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