如何在R中使用Shapefile制作类似COVID案例的区域可视化地图

一、数据预处理 #

• 加载核心包：sf（处理空间数据）、leaflet（交互式地图）、dplyr（数据合并清洗）
• 读取Statcan邮编Shapefile：直接用sf::st_read()读取文件路径，比如on_postal_sf <- st_read("你的Statcan shp文件路径")，注意Statcan的邮编字段通常是CFSAUID或POSTALCODE，记好这个字段名。
• 关联你的数据：把你带邮编和冰球运动员数的数据集，和Shapefile按邮编字段合并，比如on_postal_sf <- on_postal_sf %>% left_join(your_hockey_data, by = c("POSTALCODE" = "你的数据邮编字段名"))，确保两边字段名对应。
• 转换投影：Leaflet默认用WGS84坐标系（EPSG:4326），如果Shapefile是其他投影，转成这个：on_postal_sf <- st_transform(on_postal_sf, crs = 4326)

二、制作交互式区域填充地图 #

直接用下面的代码框架，替换变量名即可：

library(leaflet)
library(sf)
library(dplyr)

# 生成颜色映射，这里用viridis色系，也可以换其他比如"Reds"
pal <- colorNumeric(palette = "viridis", domain = on_postal_sf$hockey_player_count)

# 构建地图
leaflet(on_postal_sf) %>%
  addTiles() %>%  # 加载默认底图
  addPolygons(
    fillColor = ~pal(hockey_player_count),  # 填充色绑定冰球运动员数变量
    fillOpacity = 0.7,  # 填充透明度，0-1之间调整
    color = "#888888",  # 区域边界颜色
    weight = 0.8,  # 边界粗细
    popup = ~paste0("邮编: ", POSTALCODE, "<br>冰球运动员数: ", hockey_player_count)  # 点击弹出的信息
  ) %>%
  addLegend(pal = pal, values = ~hockey_player_count, title = "冰球运动员数量")  # 添加右侧图例

三、关键注意事项与优化 #

• 处理缺失值：合并后如果有缺失数据，用on_postal_sf <- on_postal_sf %>% filter(!is.na(hockey_player_count))过滤掉，避免地图出现空白区域。
• 优先用Statcan数据：相比GADM，Statcan的邮编Shapefile是专门的邮区边界，更贴合你的需求，不用纠结GADM方法。
• 静态地图备选：如果需要静态图，用ggplot2配合sf实现：

library(ggplot2)
ggplot(on_postal_sf) +
  geom_sf(aes(fill = hockey_player_count), color = "white", size = 0.1) +
  scale_fill_viridis_c(option = "plasma") +
  theme_minimal() +
  labs(fill = "冰球运动员数量", title = "安省各邮区冰球运动员分布")

内容的提问来源于stack exchange，提问作者stats_noob