利用R语言进行空间数据可视化与R社区规模估算

### 利用R语言进行空间数据可视化与R社区规模估算 #### 1. 空间数据可视化 在进行数据可视化时，R语言展现出了强大的功能。我们可以在背景中加载第三方卫星地图，然后将各州渲染为多边形，还能通过一行R命令在同一地图上添加原始数据点和有用的工具提示。甚至可以根据之前计算的汇总结果为州多边形着色。 为了创建基于数据的流向图，我们以休斯顿的航班数据为例，突出实际航班和取消航班的数量。以下是具体操作步骤： 1. **数据转换**：为了减少流向数量，去除美国境外的机场。 ```R dt <- dt[point.in.polygon(dt$lon, dt$lat, usa_data$x, usa_data$y) == 1, ] ``` 2. **加载必要的包**：使用`diagram`包渲染从休斯顿到目的地机场的曲线箭头，使用`scales`包创建透明颜色。 ```R library(diagram) library(scales) ``` 3. **渲染等高线图**： ```R map("usa") title('Number of flights, cancellations and delays from Houston') image(look, add = TRUE) map("state", lwd = 3, add = TRUE) ``` 4. **添加曲线**：从休斯顿到每个目的地机场添加曲线，线的宽度表示取消航班的数量，目标圆的直径表示实际航班的数量。 ```R for (i in 1:nrow(dt)) { curvedarrow( from = rev(as.numeric(h)), to = as.numeric(dt[i, c('lon', 'lat')]), arr.pos = 1, arr.type = 'circle', curve = 0.1, arr.col = alpha('black', dt$N[i] / max(dt$N)), arr.length = dt$N[i] / max(dt$N), lwd = dt$Cancelled[i] / max(dt$Cancelled) * 25, lcol = alpha('black', dt$Cancelled[i] / max(dt$Cancelled)) ) } ``` #### 2. 空间统计分析 在处理空间数据的探索性数据分析项目中，通常会先寻找并过滤空间自相关性。Moran's I指数是一种常用的方法，用于测试感兴趣的变量中是否存在空间自相关性。其原假设是数据集中不存在空间自相关性。 以下是计算Moran's I指数的步骤： 1. **计算相似性矩阵**：通过欧几里得距离矩阵的逆来计算相似性矩阵。 ```R dm <- dist(dt[, c('lon', 'lat')]) dm <- as.matrix(dm) idm <- 1 / dm diag(idm) <- 0 str(idm) ``` 2. **处理缺失值**：替换`TimeVar`列中可能的缺失值。 ```R dt$TimeVar[is.na(dt$TimeVar)] <- 0 ``` 3. **计算Moran's I指数**：使用`ape`包中的`Moran.I`函数。 ```R library(ape) Moran.I(dt$TimeVar, idm) ``` 根据返回的P值，我们可以拒绝原假设，表明航班实际飞行时间的变化受到目的地机场位置的影响。 此外，`spdep`包也可以计算该指数，但需要先将相似性矩阵转换为列表对象。为了提高结果的准确性，在转换矩阵时可以指定矩阵的类型，例如使用行标准化样式。 ```R library(spdep) idml <- mat2listw(idm, style = "W") moran.test(dt$TimeVar, idml) ``` #### 3. R社区规模估算 为了估算R社区的规模，我们将从不同的数据源收集实时数据，进行数据清洗和转换，然后进行描述性和探索性分析，最后构建对数线性模型。 ##### 3.1 R基金会成员 我们可以通过统计R基金会的支持成员数量来获取一部分信息。具体步骤如下： 1. **解析HTML页面**：使用`XML`包解析R基金会支持成员列表的HTML页面。 ```R library(XML) page <- htmlParse('http://r-project.org/foundation/donors.html') ``` 2. **提取支持成员列表**：使用XPath查询提取支持成员的名称和国家。 ```R list <- unlist(xpathApply(page, "//h3[@id='supporting-members']/following-sibling::ul[1]/li", xmlValue)) supporterlist <- sub(' \\([a-zA-Z ]*\\)$', '', list) countrylist <- substr(list, nchar(supporterlist) + 3, nchar(list) - 1) ``` 3. **计算成员的国籍比例**： ```R tail(sort(prop.table(table(countrylist)) * 100), 5) ``` 4. **可视化支持成员分布**：使用`rworldmap`包将支持成员数量映射到国家地图上。 ```R library(rworldmap) countries <- as.data.frame(table(countrylist)) joinCountryData2Map(countries, joinCode = 'NAME', nameJoinColumn = 'countrylist', verbose = TRUE) ``` 如果存在国家名称匹配失败的情况，可以使用Google Maps地理编码API进行修复。 ```R library(ggmap) for (fix in c('Brasil', 'CZ', 'Danmark', 'NL')) { countrylist[which(countrylist == fix)] <- geocode(fix, output = 'more')$country } countries <- as.data.frame(table(countrylist)) countries <- joinCountryData2Map(countries, joinCode = 'NAME', nameJoinColumn = 'countrylist') mapCountryData(countries, 'Freq', catMethod = 'logFixedWidth', mapTitle = 'Number of R Foundation supporting members') ``` ##### 3.2 R包维护者 另一个数据源是R包维护者列表。我们可以从CRAN的公共页面下载包维护者的名称和电子邮件地址。 1. **下载数据**： ```R packages <- readHTMLTable(paste0('http://cran.r-project.org', '/web/checks/check_summary.html'), which = 2) ``` 2. **提取维护者名称**：使用正则表达式提取维护者的名称。 ```R ```