如何使用R语言Tidycensus包创建双变量等值区域图

正如Kyle Walker在《Spatial Analysis with US Census Data》中介绍，R语言tidycensus包可直接对接Census.gov API获取美国人口普查数据，绘制普通单变量等值区域图（choropleth）十分简便。如果需要绘制双变量等值区域图（bivariate choropleth map），搭配biscale包即可快速实现，具体方法如下：

tidycensus拉取带空间属性的普查数据后，可直接调用基础绘图函数生成单变量等值区域图，效果示例如下：

实现代码如下：

miami_income <- get_acs(geography = "tract", year = 2020,
                        variables  = c(
                         Median_Income = "B19013_001"
                        ),
                        state = "FL", county = "Miami-Dade County",
                        geometry = TRUE)
plot(miami_income["estimate"])

双变量等值区域图可同时展示两个指标的空间分布组合特征，Christopher Prener博士开发的biscale包已经封装好了双变量分箱、配色、主题适配的全流程工具，无需手动编写映射逻辑，出图效果示例如下：

实现代码如下：

## stl_race_income example data in biscale package
stlouis_race_income_bivar <- 
  biscale::bi_class(stl_race_income, x = pctWhite, y = medInc, style = "quantile", dim = 3)
# create map
ggplot() +
  geom_sf(data = stlouis_race_income_bivar, 
          mapping = aes(fill = bi_class), color = "white", 
          size = 0.1, show.legend = FALSE) +
  bi_scale_fill(pal = "GrPink", dim = 3) +
  labs(
    title = "Race and Income in St. Louis, MO",
    subtitle = "Gray Pink (GrPink) Palette"
  ) +
  bi_theme()

实际使用时，只需要将tidycensus拉取到的、包含两个目标分析变量的sf格式空间数据，替换上述代码中的stl_race_income，将x、y参数设置为需要分析的两个变量对应的列名，即可生成对应研究区域的双变量等值区域图。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Rick Pack