R(四): R开发实例-map分布图

      前几章对R语言的运行原理、基本语法、数据类型、环境部署等基础知识作了简单介绍，本节将结合具体案例进行验证测试。 案例场景：从互联网下载全国三甲医院数据，以地图作为背景，展现各医院在地图上的分布图。全国三甲医院数据来源 http://www.wxmp.cn/cms/detail-51610-23480-1.html

 目录：

• map包研究
• 效果图
• 数据清洗
• R开发
• R脚本部署

map包研究：

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• CRAN上地图的一个常用包就是maps (https://cran.r-project.org/web/packages/maps/index.html), 它里边一个基本的函数是map( ).
• 示例： map('world', fill = TRUE,col=colors( )) , 你在Rstudio执行语句得出的结果可看出这个包用的数据集够老了，苏联还在，画中国地图，还需要用到 mapdata 包(http://cran.r-project.org/web/packages/mapdata/index.html) 这是maps的补充包，给了更高清晰度或更大的数据集。里边提供了中国和日本地图。 但是这个地图数据更老,没有重庆市，直接 Pass。
• ggmap包是基于ggplot2的图层语法构建的R包，ggplot2作为R的图形系统，其最鲜明的特点在于其分层语法，即把图像元素一层层叠加在基础画布之上。事实上，一张主题地图就相当把地图作为画布，而把基于地理的信息表现在地图上。如果作为基础画布的地图和ggplot2的分层语法结合起来，那么就能更高效绘制主题地图。这个结合的工作就是由ggmap包来实现的
• ggmap 它结合了来自Google Maps,OpenStreet Map,Stamen Maps和CloudMade Maps的静态地图信息来绘制主题地图,但遗憾的是国内无法访问google map, 只能 pass
• REmap 是一个基于Echarts2.0 的一个R包.主要的目的是为广大数据玩家提供一个简便的,可交互的地图数据可视化工具，在此基础上，稍作修改，基本可用，但存在一个问题就是 Echart2.0 在移动终端上无法自适应

效果图：

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数据清洗：

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• 完成本节验证，需要用到 github 上的两个软件包， baidumap (清洗数据时根据医院名称获取经纬度） REmap (可视化展现），安装命令如下
• R命令： install.packages("devtools")
• R命令： library(devtools)
• R命令： install_github('badbye/baidumap')
• R命令： install_github('lchiffon/REmap')
• 从网上抓取的数据整理后保存至一个txt文件 （数据来源 http://www.wxmp.cn/cms/detail-51610-23480-1.html）
• 加载baidumap包，获取医院的经纬度，再对数据进行清洗，将结果保存至本地的文件
• window Rstudio环境，代码如下（纠正一下，write.table 里面的参数增加 sep=" "：

  #读取数,删除空值
  pdata<-read.csv("d:\data.txt",sep="	",header=FALSE,col.names = c("city","name"))
  pdata <- na.omit(pdata)
  
  #加载baidumap 根据名称获取医院经纬度
  library(baidumap)
  bhs <- getCoordinate(pdata$name,formatted = T)
  
  #组织清洗后的数据
  hsdata <- data.frame(name=rownames(bhs),lon=bhs[,1],lat=bhs[,2])
  result <- merge(pdata,hsdata,by.x="name",by.y="name")
  head(result)
  
  #删除空值数据
  result <- na.omit(result)
  
  #保存清空后的数据
  path <- c("d:\data1.txt")
  write.table(result,file = path,row.names = FALSE)

• 清理前后的数据对比图如下：

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R包开发：

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• REmap的问题，在show()的时候，直接起了一个R  Session, 调用浏览器show出了最终的结果，如若最终的产品要集成在我们自己的Web框架内或者一个网页内嵌的IFrame里，这样就玩不转，因此在REmap的基础上稍作修改，将生成的结果保存在 linux httpd服务对应的站目录，文件生成后，返回client 文件名，由client发起二次请求加载网页。
• 示列代码如下(发布到linux系统），保存命名为 CMap.R：

  #FastRWeb调用R脚本函数入口
  run <- function(...){
    
    #物理文件保存地址
    path = c("/var/www/html")
    file_name = paste0("C", format(Sys.time(), "%Y%m%d"))
    full_path = paste0(path, "/", file_name, ".html")
    if (file.exists(full_path)) {
      out(file_name)
      return
    }
    
    my.writeMap(full_path)
    out(file_name)
  }
  
  
  my.writeMap <- function(file_name){
    
    #获取清洗完成的数据
    pdata<-read.csv("/var/www/html/data1.txt",sep="	",header=FALSE,col.names = c("name","cityName","lon","lat"))
    head(pdata)
    
    #按城市统计医院数量（分布图用到的参数）
    cityCount <- tapply(pdata$name,pdata$cityName,length)
    citydata <- data.frame(place=row.names(cityCount),values=cityCount)
  
    #geodata
    stadata <- data.frame(lon=pdata$lon,lat=pdata$lat,cityname = pdata$name)
    
    #分布图
    library(REmap)
    output <- remapC(citydata, 
                     title = "Demo",
                     theme = get_theme("Bright"),
                     markPointData =stadata[,3],
                     markPointTheme = markPointControl(symbol = "pin",effect = TRUE,symbolSize = 3,color = "red"),
                     geoData = stadata)  
    
    my.plot(output,file_name)
  }
  
  #写物理文件，修改REmap 代码
  my.plot <- function(object, file_name) {
    
    ## SVG rewrite JS path
    if (object@maptype == 'SVG') {
      content <- sub("http://echarts.baidu.com/build/dist/echarts.js","./js/echarts.js", object@content)
      content <- sub("http://echarts.baidu.com/build/dist/echarts-all.js","./js/echarts-all.js",content)
    }
    
    if (object@maptype == 'SVGH') {
      content <- sub("http://echarts.baidu.com/build/dist/echarts.js","./js/echarts.js", object@content)
      content <- sub("http://echarts.baidu.com/build/dist/echarts-all.js","./js/echarts-all.js",content)
    }
    
    ## Bmap rewrite JS path
    if (object@maptype == "Bmap") {
      content <- sub("http://echarts.baidu.com/build/dist/echarts.js","./js/echarts.js",object@content)
      content <- sub("http://echarts.baidu.com/doc/asset/js/jquery.min.js","./js/jquery.min.js",content)
      content <- sub("http://lchiffon.github.io/reveal_slidify/echarts/require", "./js",content)
    }
    writeLines(content,file_name,useBytes = T)
  }

•  说明： 本例代码是发布到FastRWeb框架上通过程序调用以Web方式访问的示例，如果仅是学习研究用的话，直接将 my.writeMap 函数里面的代码 copy 出来，将最后一句保存物理文件的代码改为 show(output)或 output，在你本地Window的Rstudio 命令行下执行即可看到效果, 没那么麻烦。

R脚本部署：

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• 将清洗后的数据文件（data.txt）和R脚本文件（CMap.R) copy至linux主机的 /var/FastRWeb/web.R 目录下
• 通过程序（开发语言不限）访问 http://192.168.0.10:8888/CMap，得到名为 CYYYYMMDD.html 的文件名
• 通过程序再次发起请求：http://192.168.0.10/CYYYYMMDD.html 即可得到上所示效果图