【R语言数据可视化】：sf包让你的空间数据更生动

# 1. R语言数据可视化简介

在数据科学的世界里，可视化是理解数据和传达信息的重要工具。R语言，作为一种功能强大的统计编程语言，提供了丰富的数据可视化包和工具，以帮助分析师以直观的方式呈现数据。从简单的条形图到复杂的地图，R语言都能够创建出既美观又富有洞察力的图表。

在第一章，我们将简要介绍数据可视化的基本概念以及R语言在这一领域中的应用。我们将探讨R语言的绘图系统和主要的可视化包，如基础图形系统（Base R）、`ggplot2`，以及地理空间数据可视化所依赖的`sf`包。通过本章的学习，读者将对R语言的可视化能力有一个初步的了解，并为后续章节中探索更深层次的空间数据可视化技术打下基础。

# 2. sf包的基础知识

### 2.1 sf包的安装与加载

#### 2.1.1 安装sf包的几种方法

`sf` 包是一个强大的工具，用于处理和可视化空间数据。安装 `sf` 包可通过几种方式完成，选择最适合您需求的方法。

- **使用CRAN**：最常见的方式是通过R的官方包管理器 `install.packages()` 函数安装来自CRAN的最新稳定版本。

  install.packages("sf")

- **使用devtools安装开发版本**：如果您需要最新功能，可以使用 `devtools` 包安装GitHub上的开发版本。首先安装 `devtools`，然后使用它来安装 `sf` 包。

  install.packages("devtools")
  devtools::install_github("r-spatial/sf")

- **使用conda**：如果你使用Anaconda进行R环境管理，可以利用conda-forge渠道安装。

  conda install -c conda-forge r-sf

#### 2.1.2 加载sf包的基本语法

安装完成后，加载 `sf` 包以便开始使用其功能非常简单。只需要使用 `library()` 函数即可。

library(sf)

加载包后，R的提示符会显示当前版本，表明 `sf` 包已正确加载。

### 2.2 sf包的数据结构

#### 2.2.1 sf对象的构成

`sf` 包的核心是 `sf` 对象，它是一个包含空间信息的数据框（data frame）。

- **几何列**：每个 `sf` 对象都至少包含一个几何列，通常名为 `geometry`。这个列存储了点、线、面等几何形状。
- **属性列**：其它的列包含了与每个空间特征相关的属性信息，如名称、人口等。

#### 2.2.2 sf对象与普通数据框的差异

`sf` 对象与普通数据框主要在以下几点不同：

- **几何数据支持**：`sf` 对象中的 `geometry` 列能够支持多种几何类型，如 `POINT`、`LINESTRING`、`POLYGON` 等。
- **空间操作能力**：`sf` 对象可以在其自身的框架内执行许多空间操作，如空间连接、空间聚合等。
- **绘图能力**：`sf` 对象与 `ggplot2` 包很好地集成，可以轻松地进行空间数据的可视化。

### 2.3 sf包的空间数据操作

#### 2.3.1 空间数据的读取与写入

`sf` 包提供了多种函数来读取和写入空间数据。

- **读取空间数据**：`st_read()` 函数用于读取存储为矢量格式的空间数据文件，如Shapefile、GeoJSON等。

  data <- st_read("path/to/your/data.shp")

- **写入空间数据**：`st_write()` 函数可以将 `sf` 对象保存到不同的矢量格式文件中。

  st_write(data, "path/to/output/data.shp")

#### 2.3.2 空间数据的基本处理技巧

一旦空间数据被加载到R环境中，`sf` 包提供了大量工具用于数据处理。

- **筛选特定几何类型**：可以使用 `st_geometry_type()` 函数筛选特定类型的几何数据。

  line_data <- data %>% 
    filter(st_geometry_type(geometry) == "LINESTRING")

- **几何操作**：`sf` 提供了诸如 `st_union()`、`st_intersection()` 等函数来处理几何形状。

  # 计算两个空间对象的交集
  intersection <- st_intersection(data1, data2)

以上章节内容，我们介绍了 `sf` 包的安装、加载以及其空间数据对象的构成和操作。在接下来的章节中，我们将进一步探索 `sf` 包如何与R语言中的其它包相结合，实现高级可视化和空间数据分析技巧。

# 3. sf包在空间数据可视化中的应用

## 3.1 基本空间数据的绘制

### 3.1.1 使用sf包绘制点、线、面

在本章节中，我们将深入探讨sf包如何应用于绘制基础空间数据，包括点、线、面数据类型。sf包提供了一套简洁的函数来处理地理空间数据，如 `st_point()`, `st_linestring()`, 和 `st_polygon()` 等。

library(sf)

# 创建点数据
point <- st_point(c(0,0))
# 创建线数据
line <- st_linestring(matrix(c(0,0, 1,1, 2,2), ncol=2, byrow=TRUE))
# 创建面数据
polygon <- st_polygon(list(matrix(c(0,0, 1,0, 1,1, 0,1, 0,0), ncol=2, byrow=TRUE)))

plot(point, col='red', pch=16)
plot(line, col='blue', add=TRUE)
plot(polygon, col='green', border='black', add=TRUE)

在执行上述代码块后，我们将在R的绘图设备上看到由不同颜色表示的点、线和面。在绘制点时，我们使用了`st_point()`函数，它接受一个坐标向量并创建了一个点对象。线数据通过`st_linestring()`函数生成，它要求一个坐标矩阵作为参数，每行代表线上的一个点。而面数据，使用`st_polygon()`函数，需要一个列表，列表中的每个元素是一个多边形的顶点坐标矩阵。通过`plot()`函数，我们可以将这些空间对象绘制成图形，其中`col`参数定义了图形的颜色，`pch`参数定义了点的形状。

### 3.1.2 颜色与样式的定制

当绘制基本的空间数据后，我们常常需要通过定制颜色和样式来更好地表达数据特征。sf包与基础R图形系统配合使用时，可以利用`plot()`函数的参数来实现这一点。

# 创建一个多边形数据
polygon <- st_polygon(list(matrix(c(0,0, 1,0, 1,1, 0,1, 0,0), ncol=2, byrow=TRUE)))
polygons <- st_sfc(polygon, st_polygon(list(matrix(c(1,1, 2,1, 2,2, 1,2, 1,1), ncol=2, byrow=TRUE))))
plot(polygons, col=c('red', 'green'), border='black', axes=TRUE)

在上面的代码中，`col`参数被赋予了一个颜色向量，其中第一个多边形为红色，第二个为绿色。`border`参数定义了多边形的边框颜色。`axes=TRUE`参数确保在绘制空间对象时，坐标轴也会显示出来。通过这样的定制，我们能够更清楚地在可视化中区分不同的空间数据。

## 3.2 多层空间数据的叠加与分析

### 3.2.1 层叠图的制作方法

层叠图（也称为叠层图或叠图）是一种将多个层的数据叠加到同一张图上的可视化方法，对于展示多维度空间数据非常有用。sf包使得叠加不同类型的地理空间数据变得非常便捷。

library(tmap)
library(sf)

# 加载数据
nc <- st_read(system.file("shape/nc.shp", package="sf"))

# 绘制地图
tm_shape(nc) +
  tm_polygons("BIR74") +
  tm_shape(nc[nc$CNTY_ID == 1,]) +
  tm_borders("red", lwd = 3) +
  tm_layout(legend.outside = TRUE, legend.outside.size = 0.3)

在该例子中，我们使用了`tmap`包来创建层叠图。首先使用`tm_shape()`函数定义一个地图的形状，接着`tm_polygons()`函数用于绘制多边形对象并根据指定的变量（如"BIR74"）进行着色。接着，通过再次使用`tm_shape()`叠加更详细的区域数据（例如特定的`CNTY_ID`值），并使用`tm_borders()`绘制边界。`tm_layout()`函数用于定制地图的整体布局和外观。

### 3.2.2 空间关系的计算与分析

sf包不仅能够绘制空间数据，还可以执行空间关系的计算，这在地理分析中非常重要。例如，sf包提供了空间连接、空间联合、空间关系判断等功能。

# 空间关系判断
nc_1 <- nc[nc$CNTY_ID == 1,]
nc_2 <- nc[nc$CNTY_ID == 2,]
st_intersects(nc_1, nc_2)

# 空间联合
nc_joined <- st_join(nc_1, nc_2, join=st_intersects)

在上面的代码中，`st_intersects`函数被用来找出两个不同`CNTY_ID`的区域间