如何在R中过滤大型GeoJSON文件：筛选保加利亚（CNTR_CODE="BG"）

你的核心问题在于用jsonlite::fromJSON()读取后得到的是嵌套列表结构，dplyr::filter()无法直接作用于这种嵌套数据。其实用sf包（专门处理空间数据的工具）能更高效地解决这个问题，下面是两种方案：

方案一：用sf直接读取并筛选（推荐） #

这是最简洁的方法，sf会直接将GeoJSON解析为带空间属性的数据框（sf对象），所有属性列直接可访问：

# 下载并临时存储压缩包
link <- 'https://ec.europa.eu/eurostat/cache/GISCO/distribution/v2/nuts/download/ref-nuts-2013-01m.geojson.zip'
temp <- tempfile()
download.file(link, temp)

# 加载sf包，直接读取解压后的GeoJSON文件
library(sf)
nuts3_sf <- st_read(unzip(temp, "NUTS_RG_01M_2013_4326_LEVL_3.geojson"))

# 筛选保加利亚的数据（CNTR_CODE == "BG"）
bulgaria_nuts3 <- nuts3_sf %>% filter(CNTR_CODE == "BG")

# 验证结果：查看前几条数据的属性
head(bulgaria_nuts3)

# 可选：快速绘图确认筛选结果
plot(st_geometry(bulgaria_nuts3))

方案二：基于你原有的jsonlite方法修改 #

如果坚持用嵌套列表处理，可以手动筛选features并重构GeoJSON结构：

library(jsonlite)
library(dplyr)
library(purrr)

# 你的原始读取步骤
mapdata <- readLines(unzip(temp, "NUTS_RG_01M_2013_4326_LEVL_3.geojson"))
mapdata <- fromJSON(mapdata, simplifyVector = FALSE)

# 筛选出properties中CNTR_CODE为"BG"的features
filtered_features <- mapdata$features %>%
  keep(~ .x$properties$CNTR_CODE == "BG")

# 重构筛选后的GeoJSON数据结构
filtered_mapdata <- mapdata
filtered_mapdata$features <- filtered_features

# 可选：转成sf对象方便后续处理
filtered_sf <- st_as_sf(filtered_mapdata)

为什么方案一更优？因为sf是R中处理空间数据的标准工具，生成的sf对象支持所有dplyr的操作，后续的空间分析、绘图、导出都更顺畅，不需要手动处理嵌套列表的复杂结构。

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