如何在ggplot中將等寬的plot矩形放到map上

Question

我有兩個相關指標的全球人口數據，並想為 map 上的每個位置制作迷你條形圖。 由於我每個人口只需要兩個條形圖，並且它們都有相似的比例，因此我計划使用 geom_rect() 僅對它們進行 plot。 但是，條形寬度並不一致，即使在相同人群的兩個條形之間也是如此。

這是我用於此的簡化 R 代碼：

library("ggplot2")
theme_set(theme_bw())
library("sf")
library("rnaturalearth")
library("rnaturalearthdata")
library("rgeos")

world <- ne_countries(scale = "medium", returnclass = "sf")

pop_data <- data.frame(long=c(-63,-68,-108,86,64,129,114,174,143,90,64,-21,40,-4,38.7),
                   lat=c(-23,3,29,51,64,63,32,-41,-4,24,26,64,61,40,39),
                   measA=c(10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10),
                   measB=c(10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10))
ggplot(data = world) +
  geom_sf()+
  geom_rect(data = pop_data,fill="blue",
            aes(xmin = long-2,
                xmax = long-1,
                ymin = lat,
                ymax = lat+measA))+
  geom_rect(data = pop_data,fill="red",
            aes(xmin = long+1,
                xmax = long+2,
                ymin = lat,
                ymax = lat+measB))+
  theme(axis.title.x=element_blank(),axis.title.y=element_blank())

在最終的 plot 中，這些條將具有不同的高度，但這只是為了說明寬度差異。 誰能解釋為什么寬度不同，以及如何解決這個問題？ 我也願意接受在 map 上制作簡單迷你條形圖的其他解決方案。 我確實看到了制作迷你條形圖的其他解決方案，但其中大多數使用不再有效的 ggplot function。

Answer 1

我建議您可以選擇一個繪制線條並通過size=控制寬度的幾何圖形 - 它可能會讓您看起來更加一致。 正如其他人提到的，嘗試使用不同的圖形導出，因為jpeg() 、 png()和pdf()的渲染器可能不同。 這是geom_segment()和geom_linerange()的兩個示例。 請注意，我建議您pop_data dataframe 並收集/熔化/pivot_longer ...將measA和measB列放在一起，以簡化您的ggplot()調用並避免重復幾何。 你會看到我用geom_linerang()做到了這一點，但由於躲避與 geom_segment 無法正常工作，我在不修改pop_data的情況下展示了它。

geom_segment()

ggplot(data = world) +
  geom_sf() +
  geom_segment(
    data=pop_data, color='blue',
    aes(x= long-1, xend=long-1, y= lat, yend=lat+measA),
    size=1.2) +
  geom_segment(
    data=pop_data, color='red',
    aes(x= long+1, xend=long+1, y= lat, yend=lat+measB),
    size=1.2) +
  theme(axis.title.x=element_blank(),axis.title.y=element_blank())

收集 pop_data 的 geom_linerange()

如前所述，我在這里使用dplyr和tidyr::gather()修改pop_data ，然后只需要調用geom_linerange() 。 我更喜歡這個解決方案，但結果非常相似：

pop_data1 <- pop_data %>%
  gather('measure', 'pop', -c(long,lat))

ggplot(data = world) +
  geom_sf() +
  geom_linerange(
    data=pop_data1,
    aes(x= long, ymin= lat, ymax=lat+pop,
      color=measure, group=measure),
    size=1.2, position=position_dodge(5)) +
  scale_color_manual(values=c('red','blue')) +
  theme(axis.title.x=element_blank(),axis.title.y=element_blank())