R语言可视化——关于ggplot所支持的数据地图素材类型

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• sp:SpatialPolygonDataFrame

• sf:Simple feature list column

所以说数据文件格式和空间数据集对象格式的关系可以这么表述：

这两种格式的数据集所描述的信息差不多是一致的。第一种格式（sp）是R语言绘图比较传统的数据格式，它将地理信息数据分割为两大块：描述层和映射层。

在数据存放时，描述层记录各个地理区域的名称、ID、编号、简写、iOS编码，以及其他标识信息和度量变量，描述层是一个dataframe，我们可以用data@data来提取描述层的数据框。

而对应的几何映射层，是每一个行政区域的多边形边界点，这些边界点按照order排序，按照group分组。多边形边界点信息是一个多层嵌套的list结构，但是我们仍然可以通过fortity函数将其转化为数据框。

即sp空间数据对象是一个dataframe（描述层）和polygons（几何映射层）两个对象的组合对象。

而sf对象将这种控件数据格式件进行了更加整齐的布局，使用st_read（）导入的空间数据对象完全是一个整齐的数据框，拥有整齐的行列，这些行列中包含着数据描述和几何多边形的边界点信息。其中最大的特点是，它将每一个行政区划所对应的几何边界点封装成了一个list对象的记录，这条记录就像其他普通的文本记录、数值记录一样，被排列在对应行政区划描述的单元格中。

这样做的好处是，我们不必要自己做这种从描述层到几何映射层的对应关系的链接，因为对应关系本身就已经存在。然后如果是第一种sp格式的话，在制作ggplot2地图过程中，我们需要分离描述层和几何映射层，并为两者指定连接的id（主键）,如果算上你要将自己的业务数据和描述层数据合并这一动作的话，那么总共我们需要合并两次数据。（倘若描述层均没有对的id,你需要为其构造虚拟id，这一次合并算上的话，那么就需要三次合并）。

然在sf对象中我们仅需指定一次合并即可，即描述层和业务指标数据合并。

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