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ggplot2 :: fortifyの後継

_ggplot2_の最新バージョンでは、_?fortify_は以下を返します。

説明

この関数を使用するのではなく、より幅広いメソッドを実装するbroomパッケージを使用することをお勧めします。 fortifyは将来廃止される可能性があります。

broomパッケージは確かに多くの代替案を提供します（augmentなど）。どれをどのような状況で使用すべきですか？

私は特にfortify(spdf)の代わりに興味があります。ここでspdfはSpatialPolygonsDataFrameです。

rggplot2broom
29
Hugh

これが私が主題に近づいた方法です。

「ほうきクラン」を検索すると、CRANの対応するパッケージのページにリダイレクトされました。それはいくつかのビネットを提供するので、私はチェックアウトしましたほうきの紹介。 「spatial」に一致する文字列が見つからなかった後、PDFを閉じて リファレンスマニュアル を開きました。「spatial」を検索すると、最初のヒットで7件のヒットがありましたsp_tidiersに関するトピックです。関数tidyは、空間オブジェクトをdata.frameに変換するためにアドバタイズされています。試してみましょう。

library(sp)
Sr1 = Polygon(cbind(c(2,4,4,1,2),c(2,3,5,4,2)))
Sr2 = Polygon(cbind(c(5,4,2,5),c(2,3,2,2)))
Sr3 = Polygon(cbind(c(4,4,5,10,4),c(5,3,2,5,5)))
Sr4 = Polygon(cbind(c(5,6,6,5,5),c(4,4,3,3,4)), hole = TRUE)

Srs1 = Polygons(list(Sr1), "s1")
Srs2 = Polygons(list(Sr2), "s2")
Srs3 = Polygons(list(Sr3, Sr4), "s3/4")
x = SpatialPolygons(list(Srs1,Srs2,Srs3), 1:3)

library(broom)

tidy(x)

   long lat order  hole piece  group   id
1     2   2     1 FALSE     1   s1.1   s1
2     1   4     2 FALSE     1   s1.1   s1
3     4   5     3 FALSE     1   s1.1   s1
4     4   3     4 FALSE     1   s1.1   s1
5     2   2     5 FALSE     1   s1.1   s1
6     5   2     1 FALSE     1   s2.1   s2
7     2   2     2 FALSE     1   s2.1   s2
8     4   3     3 FALSE     1   s2.1   s2
9     5   2     4 FALSE     1   s2.1   s2
10    4   5     1 FALSE     1 s3/4.1 s3/4
11   10   5     2 FALSE     1 s3/4.1 s3/4
12    5   2     3 FALSE     1 s3/4.1 s3/4
13    4   3     4 FALSE     1 s3/4.1 s3/4
14    4   5     5 FALSE     1 s3/4.1 s3/4
15    5   4     6  TRUE     2 s3/4.2 s3/4
16    5   3     7  TRUE     2 s3/4.2 s3/4
17    6   3     8  TRUE     2 s3/4.2 s3/4
18    6   4     9  TRUE     2 s3/4.2 s3/4
19    5   4    10  TRUE     2 s3/4.2 s3/4
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Roman Luštrik

これを投稿すると、tidyバージョンがfortifyバージョンのほぼ複製であることを示すだけです。これは、tidyドキュメントでも同じように述べています。

これらの関数は、「フォートファイ」関数としてggplot2パッケージで発生しました。

broom:::tidy.SpatialPolygonsDataFrame

function (x, region = NULL, ...) 
{
    attr <- as.data.frame(x)
    if (is.null(region)) {
        coords <- ldply(x@polygons, tidy)
        message("Regions defined for each Polygons")
    }
    else {
        cp <- sp::polygons(x)
        unioned <- maptools::unionSpatialPolygons(cp, attr[, 
            region])
        coords <- tidy(unioned)
        coords$order <- 1:nrow(coords)
    }
    coords
}

ggplot2:::fortify.SpatialPolygonsDataFrame

function (model, data, region = NULL, ...) 
{
    attr <- as.data.frame(model)
    if (is.null(region)) {
        coords <- plyr::ldply(model@polygons, fortify)
        message("Regions defined for each Polygons")
    }
    else {
        cp <- sp::polygons(model)
        unioned <- maptools::unionSpatialPolygons(cp, attr[, 
            region])
        coords <- fortify(unioned)
        coords$order <- 1:nrow(coords)
    }
    coords
}

tidy実装（vs fortify）の微妙な違いにより、生成されたdata.frameのorderに違いが生じるため、nearと言います。列。そのため、fortifyバージョンがより大きな空間オブジェクトに対して行う「低速」のすべての手荷物があり、fortifyが非推奨になるまで（IMO）を切り替える強制的な理由はありません。

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hrbrmstr