Bước 1: Load dữ liệu địa lý

Để dọc dữ liệu địa lý định dang .shp, ta sử dụng package sf với hàm st_read. Dữ liệu về bản đồ Việt Nam được Ranalytics chuẩn bị ở đường link sau [https://github.com/anhhd/data/VNM_adm]

library(tidyverse)
library(sf)
vn <- st_read("VNM_adm/VNM_adm1.shp")
vn %>% class

## Reading layer `VNM_adm1' from data source `E:\01.GitHub\Ranalytics.vn\static\data\VNM_adm\VNM_adm1.shp' using driver `ESRI Shapefile'
## Simple feature collection with 63 features and 9 fields
## geometry type:  MULTIPOLYGON
## dimension:      XY
## bbox:           xmin: 102.145 ymin: 8.563332 xmax: 109.4694 ymax: 23.39273
## epsg (SRID):    4326
## proj4string:    +proj=longlat +datum=WGS84 +no_defs

## [1] "sf"         "data.frame"

Bước 2: Trực quan hóa biểu đồ

Như chúng ta thấy, dữ liệu có định dang sf và data.frame. Với ggplot2 từ 2.3, ta có thể trực quan hóa object sf như sau

theme_set(
  theme_minimal() +
  theme(axis.line = element_blank(), 
        axis.text = element_blank(),
        axis.ticks = element_blank(), 
        axis.title = element_blank()))

vn %>% 
  ggplot() +
  geom_sf(aes(fill = NAME_1)) +
  theme(legend.position = "none") 

Bước 3: Tạo biểu đồ nhiệt

Với định dạng sf, ta hoàn toàn có thể tạo thêm biến mới thể hiện doanh số bán hàng hoặc lượng dân cư và thể hiện dưới dạng biểu đồ nhiệt như sau.

#Tạo thêm biến sale
df <- vn %>% mutate(sale = runif(63, 1, 10))
df %>% names

##  [1] "ID_0"      "ISO"       "NAME_0"    "ID_1"      "NAME_1"   
##  [6] "TYPE_1"    "ENGTYPE_1" "NL_NAME_1" "VARNAME_1" "sale"     
## [11] "geometry"

df %>% 
  ggplot() +
  geom_sf(aes(fill = sale)) +
  scale_fill_viridis_c()

Tạo biểu đồ với cấp quận, thành phố

# Load biểu đồ cấp quận huyện
vn2 <- st_read("VNM_adm/VNM_adm2.shp")

## Reading layer `VNM_adm2' from data source `E:\01.GitHub\Ranalytics.vn\static\data\VNM_adm\VNM_adm2.shp' using driver `ESRI Shapefile'
## Simple feature collection with 678 features and 11 fields
## geometry type:  MULTIPOLYGON
## dimension:      XY
## bbox:           xmin: 102.145 ymin: 8.563332 xmax: 109.4694 ymax: 23.39273
## epsg (SRID):    4326
## proj4string:    +proj=longlat +datum=WGS84 +no_defs

# Lọc biểu đồ với 1 tỉnh
vn2 %>% 
  filter(NAME_1 == "Yên Bái") %>% 
  # Tạo thêm doanh số bán hàng
  mutate(sale = runif(nrow(.), 1, 10)) %>% 
  ggplot() +
  geom_sf(aes(fill = sale)) +
  geom_sf_text(aes(label = VARNAME_2)) +
  scale_fill_viridis_c() +
  labs(title = "Volume of Vodka in Yen Bai in 2018",
       caption = "Created by Ranalytics.vn")

Như vậy chúng ta đã học được cách xây dựng biểu đồ cơ bản với ggplot2. Chúc các bạn làm việc hiệu quả với Ranalytics.vn