R绘制莱索托行政区气象风险地图报错：未找到region对象

需要用R绘制莱索托10个行政区的气象风险等级地图，现有代码在执行筛选地图数据步骤时报错：

Error in h(simpleError(msg, call)) : 
  error in evaluating the argument 'x' in selecting a method for function '%in%': object 'region' not found.

1. 语法层面：代码使用了dplyr包的管道%>%、filter等函数，但未加载dplyr，导致函数环境无法识别数据列。
2. 核心逻辑：map_data('world')仅提供国家级别的地理边界，不包含莱索托的次级行政区数据，因此无法通过行政区名称筛选到对应地理信息。

第一步：修复语法问题（基础修正） #

在代码开头添加dplyr包的加载语句，确保管道和数据处理函数能正常运行：

library(dplyr)

但此修正无法解决核心的行政区边界缺失问题，需使用以下方法获取莱索托行政区数据。

第二步：获取莱索托行政区边界（核心解决方法） #

推荐使用rnaturalearth包获取官方标准化的行政区空间数据，以下是完整可运行代码：

# 安装所需包（首次运行时执行）
install.packages(c("sf", "ggplot2", "dplyr", "rnaturalearth", "rnaturalearthdata"))

# 加载包
library(sf)
library(ggplot2)
library(dplyr)
library(rnaturalearth)
library(rnaturalearthdata)

# 定义各行政区风险数据
all_districts <- data.frame(
  name = c("Maseru", "Butha-Buthe", "Leribe", "Berea", "Mafeteng", 
           "Mohale's Hoek", "Quthing", "Qacha's Nek", "Mokhotlong", "Thaba-Tseka"),                          
  risk = c(4, 4, 2, 1, 2, 4, 1, 3, 1, 2)
)

# 获取莱索托一级行政区空间数据
lesotho_districts <- ne_states(country = "Lesotho", returnclass = "sf")

# 合并空间数据与风险数据（确保name列拼写完全匹配）
mapdata_x <- lesotho_districts %>% 
  left_join(all_districts, by = "name")

# 绘制风险地图
ggplot(mapdata_x) +
  geom_sf(aes(fill = factor(risk)), linewidth = 0.25, color = "black") +
  scale_fill_manual(values = c("#a6d96a", "#ffffbf", "#fdae61", "#d7191c"),
                    name = "Risk Level") +
  theme_void() + # 一键隐藏所有无关轴元素，适配地图展示
  labs(title = "Lesotho Weather Risk Levels") +
  geom_sf_text(aes(label = name), size = 3) # 精准标注行政区名称

替代方法：使用本地Shapefile #

若无法联网安装rnaturalearth，可从地理数据平台下载莱索托行政区Shapefile，再通过sf包读取：

# 读取本地Shapefile（替换为实际文件路径）
lesotho_districts <- st_read("your/path/to/lesotho_adm1.shp")

# 后续合并数据、绘图步骤与上述代码一致

• 确保all_districts里的行政区名称与空间数据中的name列拼写完全一致（包括大小写、特殊字符），否则会出现匹配失败。
• theme_void()是ggplot2专为地图设计的主题，比手动逐个隐藏轴元素更简洁高效。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Zilore Mumba