如何使用usmap绘制康涅狄格州旧郡区域（无需降级版本）

可以做到，不需要降级usmap版本，核心思路是在usmap绘制的基础地图上，叠加康涅狄格州旧郡的shapefile图层，具体实现方法如下：

方法一：手动导入旧郡shapefile #

1. 获取康涅狄格州2020年之前的郡级shapefile（可从美国人口普查局历史地理数据存档中获取，比如2019版TIGER/Line郡级文件）
2. 用sf包读取shapefile并转换为usmap兼容的坐标系
3. 将你的旧郡统计数据与shapefile关联
4. 先绘制usmap的基础地图（包含MA、CT、RI），再叠加旧郡的填充图层

代码示例：

library(usmap)
library(ggplot2)
library(sf)

# 读取旧郡shapefile（替换为你的文件路径）
ct_old_counties <- st_read("tl_2019_09_county.shp")
# 转换为usmap使用的Albers Equal Area坐标系
ct_old_counties <- st_transform(ct_old_counties, crs = usmap_crs())

# 准备你的旧郡数据
CT_counties <- data.frame(
  county = c("Fairfield County, CT", "Hartford County, CT", "Litchfield County, CT",
             "Middlesex County, CT", "New Haven County, CT", "New London County, CT",
             "Tolland County, CT", "Windham County, CT"),
  fips = c("09001", "09003", "09005", "09007", "09009", "09011", "09013", "09015")
)
plotdf <- data.frame(fips = CT_counties$fips, vals = rnorm(8))

# 合并shapefile与统计数据
ct_old_counties <- merge(ct_old_counties, plotdf, by.x = "GEOID", by.y = "fips")

# 绘制基础地图
base_map <- plot_usmap(include = c("MA", "CT", "RI"), labels = FALSE) +
  theme(legend.position = "right")

# 叠加旧郡填充图层
base_map +
  geom_sf(data = ct_old_counties, aes(fill = vals), inherit.aes = FALSE) +
  scale_fill_gradient(low = "#f0f9e8", high = "#0868ac") # 自定义配色

方法二：用tigris包直接获取旧版本郡数据 #

如果不想手动下载文件，可使用tigris包直接拉取2019年的康涅狄格郡数据：

library(usmap)
library(ggplot2)
library(tigris)
library(sf)

# 获取2019版康涅狄格郡数据
ct_old_counties <- counties(state = "CT", year = 2019)
ct_old_counties <- st_transform(ct_old_counties, crs = usmap_crs())

# 合并数据并叠加图层
plotdf <- data.frame(fips = CT_counties$fips, vals = rnorm(8))
ct_old_counties <- merge(ct_old_counties, plotdf, by.x = "GEOID", by.y = "fips")

plot_usmap(include = c("MA", "CT", "RI"), labels = FALSE) +
  geom_sf(data = ct_old_counties, aes(fill = vals), inherit.aes = FALSE) +
  scale_fill_viridis_c()

这种方式既保留了usmap绘制多州地图的便利性，又能完美适配你的旧郡维度统计数据。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Eff