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WhatNots - MASC Data Visulisation、CIM、Warwick のデータとツール

Whatnots は、MASC データ視覚化の教育 (https://warwick.ac.uk/fac/cross_fac/cim/apply-to-study/masters-programmes/visualisation/) で使用される R コードとデータファイルの一部を共有します (すべてではありません)。。

あなた自身の教育、研究、学習に役立つかもしれません。スクリプトとファイルは、責任を負うことなく「現状のまま」共有されますが、重要なことに、教育でそれらを使用する方法のコンテキストも共有されません。バグを見つけた場合はご連絡ください。

場合によっては、以下に示す視覚化は、必ずしもこれらの関数によって生成されるものではなく、データを使用して生成できるものを示しています。学生はこのデータをモジュールの視覚化プロジェクトに使用しました。

1. https://berkeleyearth.org/ から気温データをクエリします。

多くの気候視覚化では、https://berkeleyearth.org のデータが使用されます。この汎用関数はfocalCountryの気候データを返します。スクリプトは、データをシンプルで使いやすいスタイルにフォーマットします。

国名と形式は、これが機能するように BerkleyEarth.org のものに従っています。

get_berkley_earth_climate_data( "Cook Islands" )

しかし、これはエラーを返します:

get_berkley_earth_climate_data( "Cook-Islands" )

簡単に説明すると、この関数は国名の URL を連結し、次のように 51 行目からそのデータを読み取ります ( skip使用)。

  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")

列の名前を変更すると、このデータファイル自体の名前が変更され、関数によって出力されます。

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

get_berkley_earth_climate_data関数はこれらのステップを実行するため、デバッグと変更が簡単で、バッチモードでの実行も簡単です。

2. シェープファイルとしての米国選挙投票データ (1976 年から 2020 年)

出力シェープファイル – elect_states.shp – には次のものが含まれます。

各行は状態です
列には以下が含まれます
- fips コード (各州の一意の数値識別子)
- 州名
- 2 文字の略称州名
- 1976年から2020年までの4年ごとの投票数（絶対数と割合）、
- 有力政党（共和党と民主党）または「その他」による
- ラベル付けのための各州の重心 (緯度/経度)
- 最後の列の sf 空間 'ジオメトリ' (タイプ: MULTIPOLYGON)

このファイルは、MIT 選挙データおよび科学ラボ (https://doi.org/10.7910/DVN/42MVDX) からの米国の投票データと、tigris R パッケージ (Walker 2023、https:/) を通じて利用可能な空間データをマージするスクリプトによって生成されます。 /github.com/walkerke/tigris)。目標は、共和党、民主党、その他の投票データのシェープファイルを投票年ごとに作成することです。

マージには特に次の考慮事項が必要です。

州に関係のない投票および空間データの削除 (例: 州の投票データの下の海外領土)
共和党と民主党以外の政党の票を集計します。

3. QR コードのプロットとフォーマット

「qrcode」R パッケージ (https://cran.r-project.org/web/packages/qrcode/index.html) は、指定された URL の qr コードを記述する行列を生成します。「library(qrcode)」の出力に基づいて、次の関数が実行されます。

qr_matrix_2_dataframe - 行列をデータフレーム形式に変換します
qr_plot - データフレームからの qr コードを角丸四角形でプロットします。これにより、四角形、円、または角丸四角形を生成できます (形状タイプは qr コード全体に対して定義されるか、個々のガイドとメインコンテンツに対して個別に定義されます)。
qr_test_redundnacy_swatch - オーバープロットされる可能性のある冗長な使用可能な領域を評価するためのテストスウォッチを作成します。

この形式を使用すると、QR コードを R で生成されたビジュアライゼーションにプロットしたり、独自にエクスポートしたりできます。