R语言储存矢量数据（.shp）目前有两种规范：

第一种规范来自sp工具包，数据以Spatial*DataFrame形式储存，执行的标准来自Esri shapefile的相关方法，其定义的数据结构与R中基本的数据结构有着较大的区别。它更多的关注数据中的空间信息，数据结构比较复杂。这种数据格式要素类型又可细分为如下几类：

• SpatialPointsDataFrame

• SpatialLinesDataFrame

• SpatialPolygonsDataFrame

• ....

第二种规范来自sf工具包，它制定了一种新的储存空间数据的标准，是将空间数据中每个要素看做是一个simple feature，数据结构按照要素展开，每个要素信息单独占一行，其属性数据分别对应各列，而空间信息也作为一种属性占据一列。这样从外观上看，空间数据与R中普通的数据框（data.frame）并无太大区别，使得数据结构比较清晰。

图片地址：https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/CRAN/web/packages/sf/vignettes/sf1.html

1 读取矢量数据

R中有多个工具包可以读取矢量数据，常用的有maptools中的readShapeSpatial()系列函数，rgdal中的readOGR()和sf中的st_read()，前两个函数读取的文件以Spatial*DataFrame（sp）格式保存，最后一个函数读取的文件以sf格式保存。

准备示例文件：

library(tidyverse)
library(sf)
nc <- st_read(system.file("shape/nc.shp", package = "sf"))
nc2 <- mutate(nc, AREA = "面积")# 自定义文件夹位置
st_write(nc, "G:/北卡罗来纳州.shp", delete_layer = T) # 文件名含中文
st_write(nc2, "G:/nc2.shp", delete_layer = T) # 文件内含中文
st_write(nc, "G:/nc.shp", delete_layer = T) # 不含中文

1.1 readShapeSpatial()

library(maptools)sp11 <- readShapeSpatial("G:/北卡罗来纳州.shp") # 文件名含有中文字符，无法运行
sp12 <- readShapeSpatial("G:/nc2.shp") # 文件名无中文字符，文件内容含有中文字符，可以运行
sp13 <- readShapeSpatial("G:/nc.shp") # 文件名和文件内容均无中文字符，可以运行

readShapeSpatial()是一个通用函数，根据要素类型，还可以使用readShapePoints()，readShapeLines()和readShapePoly()等子函数。

这个函数相比于另外两个函数存在诸多缺点，已经被停止维护了，使用时会出现以下提示：

readShapeSpatial is deprecated; use rgdal::readOGR or sf::st_read

而对于中国用户来说，其最大的缺点可能就是不能读取以中文命名的文件了；若只是属性表中含有中文字符也可以读取。

1.2 readOGR()

library(rgdal)sp21 <- readOGR(dsn = "G:/", layer = "北卡罗来纳州",stringsAsFactors = F,use_iconv = TRUE,encoding = "UTF-8")
sp22 <- readOGR(dsn = "G:/", layer = "nc2",stringsAsFactors = F,use_iconv = TRUE,encoding = "UTF-8")
sp23 <- readOGR(dsn = "G:/", layer = "nc",stringsAsFactors = F)
class(sp23) # 查看数据类型

# 部分输出结果
> class(sp23) # 查看数据类型
[1] "SpatialPolygonsDataFrame"
attr(,"package")
[1] "sp"

readOGR()函数相比于readShapeSpatial()实用性更强，但也存在很多缺点：

• 第一，调用参数过多。dsn参数指定文件夹路径，layer参数指定文件名，且不带拓展名;

• 第二，可以读取包含中文字符的文件，但是要调用额外的参数。首先需要将use_iconv参数设置为TRUE，再设置encoding参数为UTF-8；

• 第三，运行速度相比st_read()函数慢得多。

1.3 st_read()

library(sf)sf11 <- st_read("G:/北卡罗来纳州.shp")
sf12 <- st_read("G:/nc2.shp")
sf13 <- st_read("G:/nc.shp")
class(sf13)

# 部分输出结果
> class(sf13)
[1] "sf"         "data.frame"

可以看出，st_read()函数相比于另外两个函数调用格式简单地多，运行速度也更快。

st_read()在sf工具包中还有一个别名函数read_sf()，其使用方式与st_read()差不多，主要区别是它读取数据后以tibble格式储存。

library(sf)sf21 <- read_sf("G:/北卡罗来纳州.shp")
sf22 <- read_sf("G:/nc2.shp")
sf23 <- read_sf("G:/nc.shp")
class(sf23)

# 部分输出结果
> class(sf23)
[1] "sf"         "tbl_df"     "tbl"        "data.frame"

2 两种数据格式的转换

sf格式数据具有简洁、易于理解等诸多优点，已经被广泛使用。然而，目前R中的许多空间处理方法仍然只能针对sp格式的数据进行操作，因此有时需要进行两种数据格式的转换。具体方法见以下代码：

library(sf)
world <- spData::world # 样本数据
class(world)# From sf to sp
# 方法1：使用基础包中的as函数
sp.01 <- as(world, "Spatial")
class(sp.01)
# 方法2：使用sf包中的as_Spatial函数
sp.02 <- as_Spatial(world)
class(sp.02)# From sp to sf
# 方法1：使用基础包中的as函数
sf.01 <- as(sp.01, "sf")
class(sf.01)
# 方法2：使用sf包中的st_as_sf函数
sf.02 <- st_as_sf(sp.01)
class(sf.02)

3 保存数据到本地

如果要将空间矢量数据以shp格式保存在本地，可以使用sf中的st_write()函数或它的别名函数wrtite_sf()。

st_write(world, "G:/world.shp")
write_sf(world, "G:/world2.shp")

需要注意的是，st_write()在保存前需要将该文件夹下的同名文件删掉或重命名，否则会报错；或者设置参数delete_layer为TRUE：

st_write(world, "G:/world.shp", delete_layer  = TRUE)

write_sf的该参数默认为TRUE，无需修改。