WhatNots

WhatNots: datos y herramientas de MASC Data Visulisation, CIM, Warwick

Whatnots comparte algunos, pero no todos, los archivos de datos y códigos R utilizados en nuestra enseñanza de visualización de datos MASC (https://warwick.ac.uk/fac/cross_fac/cim/apply-to-study/masters-programmes/visualisation/) .

Podría resultarle útil en su propia enseñanza, investigación o aprendizaje. Los guiones y archivos se comparten "tal cual" sin responsabilidad y, lo que es más importante, sin compartir el contexto de cómo los usamos en la enseñanza. Póngase en contacto si encuentra algún error.

En algunos casos, las visualizaciones que se muestran a continuación son ilustrativas de lo que se puede producir utilizando los datos, en lugar de ser necesariamente producido por esas funciones. Los estudiantes han utilizado estos datos para proyectos de visualización en nuestros módulos.

1. consultar datos de temperatura de https://berkeleyearth.org/

Muchas visualizaciones climáticas utilizan datos de https://berkeleyarth.org. Esta función genérica devuelve datos climáticos para un focalCountry . El script da formato a los datos en un estilo sencillo y utilizable.

El nombre/formato del país sigue el de BerkleyEarth.org, por lo que esto funcionará:

get_berkley_earth_climate_data( "Cook Islands" )

Pero esto devolverá un error:

get_berkley_earth_climate_data( "Cook-Islands" )

Como breve explicación, la función concatena la URL de un nombre de país, leyendo esos datos de la línea 51 (usando skip ) de la siguiente manera:

  focalCountry <- "Kenya"
  dataUrl <- paste("https://berkeleyearth.org/wp-content/themes/client-theme/temperature-data/",
                     focalCountry,
                     "-projection.txt", sep="")
    thisData <- read.table( dataUrl, skip=51 )'
  names( thisData ) <- c("Year", "AnnualAverage", "AnnualAverageUncertainty",           "10YearSmooth", "SSP1-2.6", "SSP2-4.5", "SSP3-7.0", "ModelHistorical") 

Después de cambiar el nombre de las columnas, este archivo de datos cambia de nombre y la función lo genera.

    countryNameWithoutBlankSpace <- gsub( pattern = " ", replacement = "", x =            focalCountry )
    countryNameWithoutBlankSpaceOrDashes <- gsub( pattern = "-", replacement = "",         x = countryNameWithoutBlankSpace )
    countryDataName <- paste( countryNameWithoutBlankSpaceOrDashes,
                              "Data", sep="")
    assign( countryDataName, thisData  )

La función get_berkley_earth_climate_data ejecuta estos pasos y, por lo tanto, es más fácil de depurar y modificar, y más fácil de ejecutar en modo por lotes.

2. Datos de votación electoral de EE. UU. como archivos de forma (1976 a 2020)

Los archivos de formas de salida, elect_states.shp , tienen:

• cada fila es un estado
• las columnas incluyen
  • código fips (identificador numérico único para cada estado)
  • nombre del estado
  • nombre de estado abreviado de dos letras
  • votos (número absoluto y proporción) cada cuatro años desde 1976 hasta 2020,
  • por partidos dominantes (Republicano y Demócrata) u “Otros”
  • centroide (latitud/longitud) de cada estado para etiquetado
  • sf 'geometría' espacial (Tipo: MULTIPOLYGON) en la última columna

El archivo se genera mediante un script que combina datos de votación en EE. UU. del Laboratorio de ciencia y datos electorales del MIT (https://doi.org/10.7910/DVN/42MVDX) con los datos espaciales disponibles a través del paquete tigris R (Walker 2023, https:/ /github.com/walkerke/tigris). El objetivo es producir archivos de forma de datos de votación para republicanos, demócratas y otros, y para cada año de votación.

Entre otras consideraciones, la fusión requiere:

• Eliminar datos espaciales y de votación que no se relacionan con los estados (por ejemplo, territorios de ultramar, debajo de los datos de votación estatales)
• Agregar votos de partidos distintos del republicano y el demócrata.

3. Trazado y formato de códigos QR

El paquete R 'qrcode' (https://cran.r-project.org/web/packages/qrcode/index.html) produce una matriz que describe un código qr para una URL determinada. Según el resultado de 'biblioteca(qrcode)' estas funciones:

1. qr_matrix_2_dataframe - convierte la matriz en un formato de marco de datos
2. qr_plot : traza el código qr desde el marco de datos con un rectángulo redondeado que puede producir rectángulos, círculos o rectángulos redondeados (el tipo de forma se define para todo el código qr o se define individualmente para guías individuales y el contenido principal).
3. qr_test_redundnacy_swatch : produce una muestra de prueba para evaluar el área utilizable redundante que puede estar sobretrazada.

Este formato permite trazar un código QR en una visualización producida en R o exportarlo por sí solo.

4. Más

5. Más