如何使用Leaflet在R中創建GTFS數據的交互式圖？

Question

我想創建一個顯示城市公共交通線路的互動地圖。 我正在嘗試使用R中的Leaflet（但我願意接受替代方案，建議嗎？）

數據：傳輸系統的數據采用GTFS格式，以文本文件（.txt）組織，我將其作為數據框讀入R.

問題：我找不到如何指示每條Poly線的id（變量shape_id），因此該圖實際上將遵循每條傳輸線的路線。 相反，它是以隨機順序連接點。

這是我嘗試過的，到目前為止沒有成功：

# Download GTFS data of the Victoria Regional Transit System
  tf <- tempfile() 
  td <- tempdir()
  ftp.path <- "http://www.gtfs-data-exchange.com/agency/bc-transit-victoria-regional-transit-system/latest.zip"
  download.file(ftp.path, tf) 

# Read text file to a data frame
  zipfile <- unzip( tf , exdir = td )
  shape <- read.csv(zipfile[9])

# Create base map
  basemap <- leaflet() %>% addTiles()


# Add transit layer
  basemap  %>% addPolylines(lng=shape$shape_pt_lon, lat=shape$shape_pt_lat, 
                            fill = FALSE,
                            layerId =shape$shape_id) 

我很樂意對此發表意見。

*我知道可以將這些數據導入GIS軟件（例如QGIS）以創建shapefile，然后使用readOGR將shapefile讀入R. Robin Lovelace已經展示了如何做到這一點 。 但是，我正在尋找純R解決方案。 ;）

PS。 Kyle Walker使用Leaflet為R中的交互式地圖寫了一篇很棒的介紹 。 不幸的是，他沒有在他的教程中介紹多邊形線。

Answer 1

您的問題不是方法而是數據：注意您下載8 MB並且您嘗試通過閃亮加載到Leaflet的行文件是5 MB。 作為一般原則，在擴展之前，您應該首先嘗試使用微小數據集的新方法。 這就是我在下面做的，以診斷問題並解決它。

第1階段：探索和分組數據

pkgs <- c("leaflet", "shiny" # packages we'll use
  , "maps" # to test antiquated 'maps' data type
  , "maptools" # to convert 'maps' data type to Spatial* data
  )
lapply(pkgs, "library", character.only = TRUE)


class(shape)
## [1] "data.frame"

head(shape)

##   shape_id shape_pt_lon shape_pt_lat shape_pt_sequence
## 1 1-39-220    -123.4194     48.49065                 0
## 2 1-39-220    -123.4195     48.49083                 1
## 3 1-39-220    -123.4195     48.49088                 2
## 4 1-39-220    -123.4196     48.49123                 3
## 5 1-39-220    -123.4197     48.49160                 4
## 6 1-39-220    -123.4196     48.49209                 5

object.size(shape) / 1000000 # 5 MB!!!

## 5.538232 bytes

summary(shape$shape_id)
shape$shape_id <- as.character(shape$shape_id)
ids <- unique(shape$shape_id)
shape_orig <- shape
shape <- shape[shape$shape_id == ids[1],] # subset the data

第2階段：轉換為Spatial *對象

這就像地圖中的data.frame對象嗎？

state.map <- map("state", plot = FALSE, fill = TRUE)
str(state.map)

## List of 4
##  $ x    : num [1:15599] -87.5 -87.5 -87.5 -87.5 -87.6 ...
##  $ y    : num [1:15599] 30.4 30.4 30.4 30.3 30.3 ...
##  $ range: num [1:4] -124.7 -67 25.1 49.4
##  $ names: chr [1:63] "alabama" "arizona" "arkansas" "california" ...
##  - attr(*, "class")= chr "map"

是的 ，它是類似的，所以我們可以使用map2Spatial*來轉換它：

shape_map <- list(x = shape$shape_pt_lon, y = shape$shape_pt_lat)
shape_lines <- map2SpatialLines(shape_map, IDs = ids[1])
plot(shape_lines) # success - this plots a single line!

第3階段：將所有線路連接在一起

for循環可以很好地完成這項工作。 注意我們只使用前10行。 使用2:length(ids)所有行的2:length(ids) ：

for(i in 2:10){
  shape <- shape_orig[shape_orig$shape_id == ids[i],]
  shape_map <- list(x = shape$shape_pt_lon, y = shape$shape_pt_lat)
  shape_temp <- map2SpatialLines(shape_map, IDs = ids[i])
  shape_lines <- spRbind(shape_lines, shape_temp)
}

第四階段：情節

使用SpatialLines對象使代碼更短 - 在這種情況下，這將繪制前10行：

leaflet() %>% 
  addTiles() %>%
  addPolylines(data = shape_lines)

結論

在將數據轉換為用於繪圖的Spatial *數據類型之前，您需要使用數據並對其進行操作，並使用正確的ID。 maptools::map2Spatial* ， unique()和一個聰明的for循環可以解決問題。