R语言在线地图神器：Leaflet for R包（一）

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一、简介

做Javascript相关地图开发的码农，特别关心可视化和开源的同学，都听说过Leaflet这样一个神包（神马，你没有听说过……好吧，当我没说，你自己先搜索一下……）

用官方（自吹自擂）的话来说，Leaflet包是号称最受欢迎的JS的开源交互式地图包（ most popular open-source JavaScript libraries for interactive maps），可以直接加载 OpenStreetMap, Mapbox, and CartoDB的底图数据（谢天谢地，这些底图都没有被墙，热泪盈眶啊有木有）。下面就是用Leaflet做的一个地图：

当然，虾神我年轻的时候写过一段时间JS，受伤太深，形成心理阴影了，所以看见JS就有缺氧的赶脚，这里直接无视JS，跳到R语言，进入正文。

今天要讲的是Leaflet for R 这样一个神奇的包。

LeafletR主要是用R语言的语法封装了JS版的Leaflet，可以在R语言的plot窗口，利用html5技术显示各种地图，还可以绘制自己的要素图形。

它有如下功能：

交互地图浏览（缩放、平移）
使用多种底图进行任意组合
加载地图瓦片（WMTS）
点要素定位标记
多边形要素标记
线要素标记
弹出窗口
解析加载GeoJson
从R或者RSutido创建地图窗口
可以把地图嵌入 knitr/R包所生成的Markdown文档中，或者是Shiny制作的APP中。
可以直接获取通过SP包生成就（加载）的空间对象以及包含经纬度的数据框进行展示。
可以设定地图范围以及封装自定义的鼠标事件。

下面我们从安装开始：
因为Leaflet是一个标准的R语言包，所以直接通过命令就可以安装了：
install.packages("leaflet")

下面来看看这个包的基本用法：

一般来说，它的基本使用步骤如下：

1、加载leaflet包
2、通过leaflet包创建地图控件。
3、通过图层操作的方法（如addTiles、 addMarkers、 addPolygons）来处理图层数据，并且修改地图插件的各种参数，来把图层显示在地图控件上。
4、可以重复第三步，可以增加更多的图层数据。
5、把地图部件显示出来。完成绘图。

下面来看一个例子：
m <- leaflet()
at <- addTiles(m)

addMarkers(at,lng=116.391, lat=39.912, popup="这里是北京")

结果如下：

官方的文档里面，对于这种需要重复进行容器嵌套的写法，提供了管道操作符“%>%”来实现，它的主要作用就是把前面的语句（变量）传递给下一个语句，并且作为第一个参数使用，上面那三个语句，利用管道操作符来写，如下,输出结果是完全一样的，但是语句变得简单了。

leaflet()%>%addTiles()%>%addMarkers(lng=116.391, lat=39.912, popup="这里是北京")

简单解释一下管道操作符：

leaflet() %>% addTiles()
等同于：
m <- leaflet()
at <- addTiles(m)

就是把leaflet()语句创建的地图控件，传递给addTiles()这个方法，并且作为第一个参数来使用。虽然开始用起来怪怪的，但是习惯之后发现这种写法也很舒服，下面的代码，我尽量把两种写法都用上。

二、地图控件

在leaflet包初始化的时候，一般调用leaflet()这个方法，这个方法就是对地图控件进行初始化，会生成一个地图容器，以后所有的图层操作，都在这个容器内处理。一般来说，这个方法都被作为其他方法的第一个参数来使用。我们可以通过显示参数设定或者通过管道操作符%>%来把这个容器传递给其他的方法。

地图控件的基本方法有下面这三个：

setView() :设定地图的显示级别缩放比例、和地图的中心点。
fitBounds()：设定地图的范围，一般是一个矩形，结构是：[lng1, lat1] – [lng2, lat2]。
clearBounds()：清除地图的范围设定。

下面来看个例子：
m<- leaflet()
m<- setView(m,lng=116.38,lat=39.9,zoom=9)
addTiles(m)

或者用管道操作符

leaflet()%>%setView(lng=116.38,lat=39.9,zoom=9)%>%addTiles()

结果如下：

初始化改为3级的话，结果如下：
leaflet()%>%setView(lng=116.38,lat=39.9,zoom=3)%>%addTiles()

leaflet包支持各种与空间信息有关的对象，包括使用sp包定义的空间对象，和R语言中带有空间信息的数据框等，如下所示：
与R相关的：

由经纬度信息组成矩阵
带有经纬度字段的数据框。

与sp包相关的：

SpatialPoints[DataFrame]
Line/Lines
SpatialLines[DataFrame]
Polygon/Polygons
SpatialPolygons[DataFrame]

还有就是maps包里面的各种空间图形信息

这些对象都可以直接用于leaflet里面的方法，作为图层添加到地图上。下面我们通过leaflet来绘制一些地图

当然，最简单的，还是绘制点，通过经纬度，把点画上去，我们先生成一批随机点：
df = data.frame(Lat = rnorm(100), Lon = rnorm(100))
然后画上去：
m <-leaflet(df)
addCircles(m)

#写法2：
df %>%leaflet()%>%addCircles()

或者自定义polygon，然后绘制成多边形的方法

下面用自定义的坐标，绘制出一个马里奥大叔：

library(sp)
library(leaflet)
Sr1 = Polygon(cbind(c(3.344726563,17.1270752,17.41589355,20.37432861,20.51867676,27.01287842,27.37371826,30.47668457,30.76531982,44.54748535,44.25891113,41.01190186,40.79528809,37.69250488,37.5480957,48.08331299,47.72247314,44.61968994,44.40332031,34.37310791,34.37310791,41.15612793,41.15612793,44.54748535,44.69189453,47.79467773,48.0112915,44.61968994,44.40332031,38.05328369,37.76470947,44.54748535,44.61968994,34.58972168,34.4453125,17.27148438,17.27148438,13.9520874,13.66351318,10.12768555,10.34429932,17.05487061,17.05487061,10.48852539,10.34429932,6.88067627,6.952697754,3.416870117,3.416870117,9.983520508,10.34429932,6.808288574,6.664123535,3.200500488,3.344726563),

c(0.063720703,0.208129883,6.19732666,6.05291748,12.25848389,12.11431885,6.05291748,6.05291748,-0.15270996,1-0.152709961,3.022277832,2.877929688,5.836486816,5.908691406,11.96990967,12.04211426,24.0927124,24.30908203,27.2677002,27.33990479,30.29827881,30.22607422,32.89611816,32.89611816,36.28747559,36.28747559,39.24609375,39.24609375,42.27667236,42.34887695,45.3795166,45.3795166,48.48248291,48.62670898,54.54388428,54.54388428,48.84332275,48.41027832,42.49328613,42.56530762,33.54547119,33.11248779,30.58691406,30.44268799,27.48413086,27.19549561,24.81427002,24.5256958,12.18652344,12.04211426,6.413696289,6.05291748,3.238708496,3.094482422,0.063720703)))
srs1 = Polygons(list(Sr1), "s1")
SpP = SpatialPolygons(list(srs1))
leaflet(height = "900px") %>% addPolygons(data = SpP)
addPolygons(leaflet(height = "600px"),data = SpP)

当然，上面两种画法是没有加载底图的，下面我们加载底图绘制一些点，比如生成一批在亚洲范围内的点，然后用彩虹色进行随机渲染，并且画到地图上：

df = data.frame(
lat = runif(100,min=0,max=70),
lng = runif(100,min=0,max=160),
size = runif(100, 5, 10),
co = substr(rainbow(100),1,7)
)
m <- leaflet(data=df)
m<- addTiles(m)
addCircleMarkers(m,lng=~lng,lat=~lat,radius = ~size, color = ~co, fill = TRUE)

#管道操作符写法：
df%>%leaflet()%>%addTiles()%>%
addCircleMarkers(lng=~lng,lat=~lat,radius = ~size, color = ~co, fill = TRUE)

当然，除了自己通过数据框定义，还可以直接用现成的空间对象，比如R语言里面有一个maps包，这个包里面就给了很多现成的空间数据，我们通过maps包提供的数据直接来绘制地图：
################################################
#利用maps包里面的数据绘制不同颜色的美国各州地图
################################################
library(maps)
mapStates = map("state", fill = TRUE, plot = FALSE)

m <- leaflet(data = mapStates)
at <- addTiles(m)
addPolygons(at,fillColor = topo.colors(10, alpha = NULL), stroke = FALSE)

#管道操作符写法
leaflet(data = mapStates) %>% addTiles() %>%
addPolygons(fillColor = topo.colors(10, alpha = NULL), stroke = FALSE)

当然，如果我们有本地的shape file，也可以通过maptools包来读取，变成空间对象，然后也可以画出来了，如下所示：
#####################################################
#绘制Shape file的多边形
####################################################
library(maptools)
path <- "E:/example/ch2/china/"
poly <- readShapePoly(paste(path,"CNPG_S.shp",sep =""))
#转换字符编码
poly$FIRST_NAME = iconv(poly$FIRST_NAME,"UTF8","CP936")
#绘制全国，并且以省的名字为弹出窗

addPolygons(addTiles(leaflet()),data = poly,popup=~FIRST_NAME,
            fillColor = topo.colors(10, alpha = NULL), stroke = FALSE
            )

#管道操作符写法
leaflet(poly)%>%addTiles()%>%addPolygons(popup=~FIRST_NAME,
                                         fillColor = topo.colors(10, alpha = NULL),
                                         stroke = FALSE)

再比如，我们筛选出有南字结尾的省，并且画出来（河南、湖南、云南、海南）
d =poly[substr(poly$FIRST_NAME,2,2)=="南",]

addPolygons(addTiles(leaflet()),data = d,popup=~FIRST_NAME
           ,fillColor = topo.colors(5, alpha = NULL), stroke = FALSE)

#管道操作符
d%>%leaflet()%>%addTiles()%>%addPolygons(popup=~FIRST_NAME
                                         ,fillColor = topo.colors(5, alpha = NULL),
                                         stroke = FALSE)

后面还有多篇文章，在编写过程中，待续未完。