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散點餅圖:圓圈未正確定位在地圖上

2022-01-24 10:07:17 區塊鏈

我正在嘗試創建一張地圖,在其中使用散點圖顯示每個歐洲國家的出口數量和類別。這是我試圖代表的資料:

   Country           A            B           C            D            E            F           G       Total
1       FR 48208727011 129696846358 34574295963  99154544367  87056475894 104059261659   391086898  50.3141238
2       BE 30008344795 130642251666 27315419464  48966420544  51351672841  57686707705   875915760  34.6846733
3       NL 53815652300 126965690773 52604259051 164935573324  43089183110  79607329056   516212340  52.1533900
4       DE 79643366705 285793555191 66579801287 230961697801 160598853461 167790359814 13590821673 100.4958456
5       IT 35306881277 124880125091 31042897909  65051137874  44481779280  65707113992   307508636  36.6777444
6       UK  4190569134  14226329164  4343541388   8299777138   7863823675   8191378024   177728913   4.7293147
7       IE  8049979989  25547263228  3324685081  15609577840  18293778082  13299495081   284077060   8.4408856
8       DK 10844794488  22366273732  3669934507  20904821209   8871184551  17364886109  1104100358   8.5125995
9       EL  5548998459  14199041489  9684405892   6969942717   2877634605   8740624663     9513713   4.8030162
10      PT  9302893141  19921174761  5742487970  12183620710   9794141959  10889202370    59025653   6.7892547
11      ES 29087706350  79136960848 26777114009  45807156391  43316950993  54577475375   225619825  27.8928984
12      LU  2103037221   5485541709  1274451840   3165573258   3448812873   2685200517    23828895   1.8186446
13      SE 14297019504  32367817406 10023929115  31082425639  18504243058  21520786963   251825497  12.8048047
14      FI  4368941438  17924135085  6424290821  13268574752   7679357024   7759601514    87932852   5.7512833
15      AT 11108739001  47969735941  8282060600  36180768764  20761302493  26060191499   319396555  15.0682195
16      MT   529547453    748570490   789405002    772157398    939286493    808546088     1179489   0.4588692
17      EE  1387220092   4797469841  1253135597   3127037067   1483571375   2251847940   315884341   1.4616166
18      LV  2714038229   4237027490   958962478   3158721396   1479290893   2931423023    89667330   1.5569131
19      LT  3408636288   8761053696  3263941940   5534705815   2630113004   4477086678   348351748   2.8423889
20      PL 17264039729  70678231411 11723435712  53284056901  28214023352  41438947683   319384835  22.2922120
21      CZ  7664643659  38573705210  5359209173  54059163460  20745595183  22423687496   216009863  14.9042014
22      SK  4193310193  17229538594  3771900263  19251595573  18415022178  10092362707   163300267   7.3117030
23      HU  5067726212  26282833327  5807291521  31406620462  16576651093  12918544146   456905984   9.8516573
24      RO  7210065674  24768518425  3986448288  20279628790  10274528929  13490373296   213856837   8.0223420
25      BG  3364866564  11098005470  2490021719   5767532283   2282959524   4540599434   289425842   2.9833411
26      SI  2226481542  11769625979  2186097710   5986840366   6169533307   8453642146    32927930   3.6825149
27      HR  2664219116   7204053277  2281750708   4155735739   2094082503   4970586651    14826478   2.3385254
28      CY   847756088   1467939342   983937418    824244195   1900124484   1375465594    47109886   0.7446577

使用以下代碼:

library(giscoR)

borders <- gisco_get_countries(
  epsg = "3035",
  year = "2020",
  resolution = "3",
  country = idf$Country
)

merged <- merge(borders,
  idf,
  by.x = "CNTR_ID",
  by.y = "Country",
  all.x = TRUE
)

library(tidyverse)

symbol_pos <- st_centroid(merged, of_largest_polygon = TRUE)

separate_coords = symbol_pos %>% mutate(lat = unlist(map(symbol_pos$geometry, 1)), long = unlist(map(symbol_pos$geometry, 2)))

sympos = data.frame(Country = separate_coords$CNTR_ID, lat = separate_coords$lat, long = separate_coords$long)

merged <- merge(merged,
            sympos,
            by.x = "CNTR_ID",
            by.y = "Country",
            all.x = TRUE
)

ggplot()  
  geom_sf(data = merged, size = 0.1)  
  geom_scatterpie(data = merged, aes(x = long, y = lat, r = Total), cols = LETTERS[1:7]) 
  coord_sf(xlim = c(2377294, 6500000), ylim = c(1413597, 5228510))

它給了我這個錯誤:

Error in rowSums(data[, cols]) : 'x' must be numeric

我正在嘗試創建與此類似的地圖:

散點餅圖:圓圈未正確定位在地圖上

如果有人能提供一些關于如何修復錯誤的提示,我將不勝感激。謝謝。

編輯:以下是dput(idf)輸出:

structure(list(Country = c("FR", "BE", "NL", "DE", "IT", "UK", 
"IE", "DK", "EL", "PT", "ES", "LU", "SE", "FI", "AT", "MT", "EE", 
"LV", "LT", "PL", "CZ", "SK", "HU", "RO", "BG", "SI", "HR", "CY"
), A = c(48208727011, 30008344795, 53815652300, 79643366705, 
35306881277, 4190569134, 8049979989, 10844794488, 5548998459, 
9302893141, 29087706350, 2103037221, 14297019504, 4368941438, 
11108739001, 529547453, 1387220092, 2714038229, 3408636288, 
17264039729, 
7664643659, 4193310193, 5067726212, 7210065674, 3364866564, 
2226481542, 
2664219116, 847756088), B = c(129696846358, 130642251666, 
126965690773, 
285793555191, 124880125091, 14226329164, 25547263228, 
22366273732, 
14199041489, 19921174761, 79136960848, 5485541709, 32367817406, 
17924135085, 47969735941, 748570490, 4797469841, 4237027490, 
8761053696, 70678231411, 38573705210, 17229538594, 26282833327, 
24768518425, 11098005470, 11769625979, 7204053277, 1467939342
), C = c(34574295963, 27315419464, 52604259051, 66579801287, 
31042897909, 4343541388, 3324685081, 3669934507, 9684405892, 
5742487970, 26777114009, 1274451840, 10023929115, 6424290821, 
8282060600, 789405002, 1253135597, 958962478, 3263941940, 
11723435712, 
5359209173, 3771900263, 5807291521, 3986448288, 2490021719, 
2186097710, 
2281750708, 983937418), D = c(99154544367, 48966420544, 
164935573324, 
230961697801, 65051137874, 8299777138, 15609577840, 20904821209, 
6969942717, 12183620710, 45807156391, 3165573258, 31082425639, 
13268574752, 36180768764, 772157398, 3127037067, 3158721396, 
5534705815, 53284056901, 54059163460, 19251595573, 31406620462, 
20279628790, 5767532283, 5986840366, 4155735739, 824244195), 
E = c(87056475894, 51351672841, 43089183110, 160598853461, 
44481779280, 7863823675, 18293778082, 8871184551, 2877634605, 
9794141959, 43316950993, 3448812873, 18504243058, 7679357024, 
20761302493, 939286493, 1483571375, 1479290893, 2630113004, 
28214023352, 20745595183, 18415022178, 16576651093, 10274528929, 
2282959524, 6169533307, 2094082503, 1900124484), F = 
c(104059261659, 
57686707705, 79607329056, 167790359814, 65707113992, 8191378024, 
13299495081, 17364886109, 8740624663, 10889202370, 54577475375, 
2685200517, 21520786963, 7759601514, 26060191499, 808546088, 
2251847940, 2931423023, 4477086678, 41438947683, 22423687496, 
10092362707, 12918544146, 13490373296, 4540599434, 8453642146, 
4970586651, 1375465594), G = c(391086898, 875915760, 516212340, 
13590821673, 307508636, 177728913, 284077060, 1104100358, 
9513713, 59025653, 225619825, 23828895, 251825497, 87932852, 
319396555, 1179489, 315884341, 89667330, 348351748, 319384835, 
216009863, 163300267, 456905984, 213856837, 289425842, 32927930, 
14826478, 47109886), Total = c(50.314123815, 34.6846732775, 
52.1533899954, 100.4958455932, 36.6777444059, 4.7293147436, 
8.4408856361, 8.5125994954, 4.8030161538, 6.7892546564, 
27.8928983791, 
1.8186446313, 12.8048047182, 5.7512833486, 15.0682194853, 
0.4588692413, 1.4616166253, 1.5569130839, 2.8423889169, 
22.2922119623, 
14.9042014044, 7.3117029775, 9.8516572745, 8.0223420239, 
2.9833410836, 3.682514898, 2.3385254472, 0.7446577007)), 
row.names = c(NA, 
-28L), class = "data.frame")

uj5u.com熱心網友回復:

請在下面找到滿足您要求的一種可能的解決方案。主要問題是geom_scatterpie()需要一個資料框而不是一個sf物件。所以你需要使用as.data.frame()inside geom_scatterpie()我還借此機會簡化了您的代碼。

代表

  • 代碼
library(giscoR)
library(sf)
library(dplyr)
library(ggplot2)
library(scatterpie)


borders <- gisco_get_countries(
  epsg = "3035",
  year = "2020",
  resolution = "3",
  country = idf$Country
)

merged <- merge(borders,
                idf,
                by.x = "CNTR_ID",
                by.y = "Country",
                all.x = TRUE
)


symbol_pos <- st_centroid(merged, of_largest_polygon = TRUE)

sympos <- symbol_pos %>% 
  st_drop_geometry() %>% 
  as.data.frame() %>% 
  cbind(., symbol_pos %>% st_coordinates()) %>% 
  select(CNTR_ID, X, Y) %>% 
  rename(Country = CNTR_ID, long = X, lat = Y)


merged <- merge(merged,
                sympos,
                by.x = "CNTR_ID",
                by.y = "Country",
                all.x = TRUE
)
  • 可視化
ggplot()   
  geom_sf(data = merged, size = 0.1)   
  geom_scatterpie(data = as.data.frame(merged), aes(x = long, y = lat, r = Total*2200), cols = LETTERS[1:7])   
  coord_sf(xlim = c(2377294, 6500000), ylim = c(1413597, 5228510))

散點餅圖:圓圈未正確定位在地圖上

reprex 包于 2022-01-23 創建(v2.0.1)

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    最近新學習了下區塊鏈這方面的知識,所學不多,給大家分享下。 # 1. 關于web3j web3j是一個高度模塊化,反應性,型別安全的Java和Android庫,用于與智能合約配合并與以太坊網路上的客戶端(節點)集成。 # 2. 準備作業 jdk版本1.8 引入maven <dependency> < ......

    uj5u.com 2020-09-10 03:03:06 more
  • 以太坊智能合約開發框架Truffle

    前言 部署智能合約有多種方式,命令列的瀏覽器的渠道都有,但往往跟我們程式員的風格不太相符,因為我們習慣了在IDE里寫了代碼然后打包運行看效果。 雖然現在IDE中已經存在了Solidity插件,可以撰寫智能合約,但是部署智能合約卻要另走他路,沒辦法進行一個快捷的部署與測驗。 如果團隊管理的區塊節點多、 ......

    uj5u.com 2020-09-10 03:03:12 more
  • 谷歌二次驗證碼成為區塊鏈專用安全碼,你怎么看?

    前言 谷歌身份驗證器,前些年大家都比較陌生,但隨著國內互聯網安全的加強,它越來越多地出現在大家的視野中。 比較廣泛接觸的人群是國際3A游戲愛好者,游戲盜號現象嚴重+國外賬號安全應用廣泛,這類游戲一般都會要求用戶系結名為“兩步驗證”、“雙重驗證”等,平臺一般都推薦用谷歌身份驗證器。 后來區塊鏈業務風靡 ......

    uj5u.com 2020-09-10 03:03:17 more
  • 密碼學DAY1

    目錄 ##1.1 密碼學基本概念 密碼在我們的生活中有著重要的作用,那么密碼究竟來自何方,為何會產生呢? 密碼學是網路安全、資訊安全、區塊鏈等產品的基礎,常見的非對稱加密、對稱加密、散列函式等,都屬于密碼學范疇。 密碼學有數千年的歷史,從最開始的替換法到如今的非對稱加密演算法,經歷了古典密碼學,近代密 ......

    uj5u.com 2020-09-10 03:03:50 more
  • 密碼學DAY1_02

    目錄 ##1.1 ASCII編碼 ASCII(American Standard Code for Information Interchange,美國資訊交換標準代碼)是基于拉丁字母的一套電腦編碼系統,主要用于顯示現代英語和其他西歐語言。它是現今最通用的單位元組編碼系統,并等同于國際標準ISO/IE ......

    uj5u.com 2020-09-10 03:04:50 more
  • 密碼學DAY2

    ##1.1 加密模式 加密模式:https://docs.oracle.com/javase/8/docs/api/javax/crypto/Cipher.html ECB ECB : Electronic codebook, 電子密碼本. 需要加密的訊息按照塊密碼的塊大小被分為數個塊,并對每個塊進 ......

    uj5u.com 2020-09-10 03:05:42 more
  • NTP時鐘服務器的特點(京準電子)

    NTP時鐘服務器的特點(京準電子) NTP時鐘服務器的特點(京準電子) 京準電子官V——ahjzsz 首先對時間同步進行了背景介紹,然后討論了不同的時間同步網路技術,最后指出了建立全球或區域時間同步網存在的問題。 一、概 述 在通信領域,“同步”概念是指頻率的同步,即網路各個節點的時鐘頻率和相位同步 ......

    uj5u.com 2020-09-10 03:05:47 more
  • 標準化考場時鐘同步系統推進智能化校園建設

    標準化考場時鐘同步系統推進智能化校園建設 標準化考場時鐘同步系統推進智能化校園建設 安徽京準電子科技官微——ahjzsz 一、背景概述隨著教育事業的快速發展,學校建設如雨后春筍,隨之而來的學校教育、管理、安全方面的問題成了學校管理人員面臨的最大的挑戰,這些問題同時也是學生家長所擔心的。為了讓學生有更 ......

    uj5u.com 2020-09-10 03:05:51 more
  • 位元幣入門

    引言 位元幣基本結構 位元幣基礎知識 1)哈希演算法 2)非對稱加密技術 3)數字簽名 4)MerkleTree 5)哪有位元幣,有的是UTXO 6)位元幣挖礦與共識 7)區塊驗證(共識) 總結 引言 上一篇我們已經知道了什么是區塊鏈,此篇說一下區塊鏈的第一個應用——位元幣。其實先有位元幣,后有的區塊 ......

    uj5u.com 2020-09-10 03:06:15 more
  • 北斗對時服務器(北斗對時設備)電力系統應用

    北斗對時服務器(北斗對時設備)電力系統應用 北斗對時服務器(北斗對時設備)電力系統應用 京準電子科技官微(ahjzsz) 中國北斗衛星導航系統(英文名稱:BeiDou Navigation Satellite System,簡稱BDS),因為是目前世界范圍內唯一可以大面積提供免費定位服務的系統,所以 ......

    uj5u.com 2020-09-10 03:06:20 more
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  • web3 產品介紹:metamask 錢包 使用最多的瀏覽器插件錢包

    Metamask錢包是一種基于區塊鏈技術的數字貨幣錢包,它允許用戶在安全、便捷的環境下管理自己的加密資產。Metamask錢包是以太坊生態系統中最流行的錢包之一,它具有易于使用、安全性高和功能強大等優點。 本文將詳細介紹Metamask錢包的功能和使用方法。 一、 Metamask錢包的功能 數字資 ......

    uj5u.com 2023-04-20 08:46:47 more
  • Hyperledger Fabric 使用 CouchDB 和復雜智能合約開發

    在上個實驗中,我們已經實作了簡單智能合約實作及客戶端開發,但該實驗中智能合約只有基礎的增刪改查功能,且其中的資料管理功能與傳統 MySQL 比相差甚遠。本文將在前面實驗的基礎上,將 Hyperledger Fabric 的默認資料庫支持 LevelDB 改為 CouchDB 模式,以實作更復雜的資料... ......

    uj5u.com 2023-04-16 07:28:31 more
  • .NET Core 波場鏈離線簽名、廣播交易(發送 TRX和USDT)筆記

    Get Started NuGet You can run the following command to install the Tron.Wallet.Net in your project. PM> Install-Package Tron.Wallet.Net 配置 public reco ......

    uj5u.com 2023-04-14 08:08:00 more
  • DKP 黑客分析——不正確的代幣對比率計算

    概述: 2023 年 2 月 8 日,針對 DKP 協議的閃電貸攻擊導致該協議的用戶損失了 8 萬美元,因為 execute() 函式取決于 USDT-DKP 對中兩種代幣的余額比率。 智能合約黑客概述: 攻擊者的交易:0x0c850f,0x2d31 攻擊者地址:0xF38 利用合同:0xf34ad ......

    uj5u.com 2023-04-07 07:46:09 more
  • Defi開發簡介

    Defi開發簡介 介紹 Defi是去中心化金融的縮寫, 是一項旨在利用區塊鏈技術和智能合約創建更加開放,可訪問和透明的金融體系的運動. 這與傳統金融形成鮮明對比,傳統金融通常由少數大型銀行和金融機構控制 在Defi的世界里,用戶可以直接從他們的電腦或移動設備上訪問廣泛的金融服務,而不需要像銀行或者信 ......

    uj5u.com 2023-04-05 08:01:34 more
  • solidity簡單的ERC20代幣實作

    // SPDX-License-Identifier: GPL-3.0 pragma solidity >=0.7.0 <0.9.0; import "hardhat/console.sol"; //ERC20 同質化代幣,每個代幣的本質或性質都是相同 //ETH 是原生代幣,它不是ERC20代幣, ......

    uj5u.com 2023-03-21 07:56:29 more
  • solidity 參考型別修飾符memory、calldata與storage 常量修飾符C

    在solidity語言中 參考型別修飾符(參考型別為存盤空間不固定的數值型別) memory、calldata與storage,它們只能修飾參考型別變數,比如字串、陣列、位元組等... memory 適用于方法傳參、返參或在方法體內使用,使用完就會清除掉,釋放記憶體 calldata 僅適用于方法傳參 ......

    uj5u.com 2023-03-08 07:57:54 more
  • solidity注解標簽

    在solidity語言中 注釋符為// 注解符為/* 內容*/ 或者 是 ///內容 注解中含有這幾個標簽給予我們使用 @title 一個應該描述合約/介面的標題 contract, library, interface @author 作者的名字 contract, library, interf ......

    uj5u.com 2023-03-08 07:57:49 more
  • 評價指標:相似度、GAS消耗

    【代碼注釋自動生成方法綜述】 這些評測指標主要來自機器翻譯和文本總結等研究領域,可以評估候選文本(即基于代碼注釋自動方法而生成)和參考文本(即基于手工方式而生成)的相似度. BLEU指標^[^?88^^?^]^:其全稱是bilingual evaluation understudy.該指標是最早用于 ......

    uj5u.com 2023-02-23 07:27:39 more
  • 基于NOSTR協議的“公有制”版本的Twitter,去中心化社交軟體Damus

    最近,一個幽靈,Web3的幽靈,在網路游蕩,它叫Damus,這玩意詮釋了什么叫做病毒式營銷,滑稽的是,一個Web3產品卻在Web2的產品鏈上瘋狂傳銷,各方大佬紛紛為其背書,到底發生了什么?Damus的葫蘆里,賣的是什么藥? 注冊和簡單實用 很少有什么產品在用戶注冊環節會有什么噱頭,但Damus確實出 ......

    uj5u.com 2023-02-05 06:48:39 more