15  绘制中国县级地图

15.1 本讲目标

本讲介绍如何在 R 中读取、整理并绘制中国县级行政区划地图。核心思路是：把空间数据理解为带有几何信息的数据框。在这个基础上，可以用 dplyr 整理属性表，用 ggplot2 绘制地图，用 sf 处理空间对象。

1. Shapefile 的基本文件组成。
2. sf::st_read() 读取空间数据的方法。
3. sf 对象与普通数据框的关系。
4. dplyr 中 filter()、mutate()、select()、group_by()、summarise() 的基本语法。
5. ggplot2::geom_sf() 绘制空间面数据的方法。
6. 用县级行政区划代码提取省、市、县三级空间范围。

说明：本讲中的“区号”按县级行政区划代码理解，即数据表中的 dt_adcode。例如武川县的县级行政区划代码为 150125。它不是电话区号。

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15.2 数据准备

数据文件下载

本章使用中国区县级 Shapefile。Shapefile 应按组成文件分别下载，并放在同一个项目工作目录中。

请分别下载以下文件：

文件	作用	下载链接
china.shp	几何图形文件，存储点、线或面边界	下载 china.shp
china.shx	空间索引文件，用于快速定位几何对象	下载 china.shx
china.dbf	属性表文件，存储名称、代码等非空间信息	下载 china.dbf
china.prj	坐标参考系文件，说明坐标采用何种地理或投影系统	下载 china.prj
china.cpg	字符编码文件，说明中文等字符的编码方式	下载 china.cpg

五个文件必须保持相同主文件名 china，并放在同一目录下。读取时只需要指定 china.shp，sf::st_read() 会自动关联同目录中的 .shx、.dbf、.prj 和 .cpg 文件。

Shapefile 文件组成

Shapefile 不是单个文件，而是一组同名、不同后缀的文件。上表中的 .shp 提供图形边界，.dbf 提供属性表，.prj 提供坐标参考系，.cpg 提供字符编码说明。二者及其他辅助文件共同构成“地图上每个区域是什么、在哪里、叫什么”的完整信息。

先加载三个核心包：

library(sf)
library(ggplot2)
library(dplyr)

三个包的分工如下：

包	主要用途
sf	读取、存储和处理空间数据
ggplot2	绘制图形，包括地图
dplyr	对数据表进行筛选、变换、统计和合并

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15.3 读取空间数据

使用 st_read() 读取 Shapefile

china <- st_read("china.shp", quiet = TRUE)

st_read() 是 sf 包中读取空间数据的核心函数。基本语法为：

st_read(dsn, quiet = FALSE)

参数说明：

参数	含义
dsn	数据源路径。读取 Shapefile 时，通常写 .shp 文件路径
quiet	是否减少读取过程中的提示信息。TRUE 表示减少提示

赋值语句 china <- ... 的含义是：把右侧读取到的空间数据保存到名为 china 的对象中。之后所有绘图和数据整理都围绕 china 进行。

查看数据结构

head(china)

head(china) 用于查看数据前 6 行。读入后的 china 是一个 sf 对象。它可以像普通数据框一样查看、筛选和新增变量，但它额外包含一列 geometry。

本数据主要字段如下：

字段	含义	示例
pr_name	省级名称	内蒙古自治区
ct_name	地市级名称	呼和浩特市
dt_name	县级名称	武川县
pr_adcode	省级行政区划代码	150000
ct_adcode	地市级行政区划代码	150100
dt_adcode	县级行政区划代码	150125
geometry	县级行政区边界	多边形

对 sf 数据可以这样理解：

普通数据框	sf 空间数据框
每一行是一条观测	每一行是一个地理单元
每一列是一个变量	普通变量 + geometry 几何列
不能直接画空间边界	可由 geom_sf() 识别并绘图

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15.4 绘制最基本的全国县级地图

ggplot(china) +
  geom_sf() 

这段代码采用 ggplot2 的“图层叠加”语法。

ggplot(china) 创建绘图对象，并指定默认数据为 china。
geom_sf() 添加空间图层。它会自动识别 sf 对象中的 geometry 列，因此不需要手动指定经度和纬度。

geom_sf() 中常用参数如下：

参数	含义	示例
fill	面的填充颜色	"grey92"
color	边界线颜色	"white"
size	边界线粗细	0.04
alpha	透明度，范围 0 到 1	0.6

注意：当 fill = "grey92" 写在 aes() 外部时，表示所有区域使用同一种固定颜色。

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15.5 dplyr 整理地图属性表

空间数据首先也是数据表。地图绘制之前，通常需要先对属性表做整理。dplyr 的作用就是用清晰的语法完成这些整理工作。

管道符 %>%

%>% 读作“然后”。它把左侧结果传给右侧函数的第一个参数。

例如：

china %>%
  head()

等价于：

head(china)

管道符的优点是可以把多个步骤按从上到下的顺序写出

15.6 根据名称查找县级行政区划代码

数据 %>% filter(条件)

示例：

china %>% filter(pr_name == "内蒙古自治区")

其中，== 表示“等于”。注意它不同于赋值符号 = 或 <-。

常见筛选条件如下：

写法	含义
pr_name == "内蒙古自治区"	省名等于“内蒙古自治区”
pr_name != "北京市"	省名不等于“北京市”
pr_name %in% c("山西省", "陕西省")	省名属于给定集合
grepl("武川", dt_name)	县名中包含“武川”

grepl()：判断文本是否包含关键词

grepl() 是 R 的基础函数，用于判断一个字符串是否包含某个模式。基本语法为：

grepl(pattern, x)

参数说明：

参数	含义
pattern	要查找的关键词或正则表达式
x	被查找的字符向量

例如，grepl("武川", dt_name) 会逐行判断 dt_name 中是否包含“武川”，并返回 TRUE 或 FALSE。filter() 再根据这个结果保留对应行。

15.7 设置家乡县级行政区划代码

将下方代码中的 my_home_code 改为目标县级行政区划代码。代码需要写成字符串，即用引号包围。

my_home_code <- "150125"

写成字符串有两个好处：

1. 行政区划代码本质上是编码，不应参与加减乘除。
2. 如果某些地区代码以 0 开头，字符串可以保留开头的 0。

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15.8 提取目标县级行政区

my_county <- china %>%
  filter(dt_adcode == my_home_code)

代码逻辑如下：

1. china 是完整的全国县级空间数据。
2. filter(dt_adcode == my_home_code) 保留代码等于 my_home_code 的行。
3. 结果保存为 my_county，即目标县级行政区的空间数据。

如果输出为空，说明没有匹配到记录。常见原因包括：代码输入错误、误用了电话区号、漏写引号。

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15.9 在全国地图中标记目标县级行政区

mutate()：新增标记变量

china_marked <- china %>%
  mutate(is_home = ifelse(dt_adcode == my_home_code, "目标县级行政区", "其他地区"))

mutate() 来自 dplyr，用于新增列或修改已有列。基本语法为：

mutate(.data, 新列名 = 表达式)

在管道语法中常写为：

数据 %>% mutate(新列名 = 表达式)

本例中新增了 is_home 列：

• 当 dt_adcode == my_home_code 为真时，取值为“目标县级行政区”。
• 否则取值为“其他地区”。

ifelse() 是 R 的基础函数，基本语法为：

ifelse(条件, 条件为真时的值, 条件为假时的值)

根据变量填色

ggplot(china_marked) +
  geom_sf(aes(fill = is_home), color = "white", size = 0.03) +
  scale_fill_manual(
    values = c("目标县级行政区" = "#D73027", "其他地区" = "grey92"),
    name = NULL
  ) +
  
  theme_minimal() 

这里的关键是 aes(fill = is_home)。

aes() 表示 aesthetic mapping，即“美学映射”。它把数据变量映射到图形属性上。fill = is_home 的含义是：根据 is_home 这一列的不同取值设置不同填充颜色。

固定颜色与变量映射的区别如下：

写法	含义
fill = "grey92"	所有区域使用同一种固定颜色
aes(fill = is_home)	根据 is_home 的取值决定颜色

scale_fill_manual() 用于手动指定填充颜色。基本语法为：

scale_fill_manual(values = c("类别1" = "颜色1", "类别2" = "颜色2"))

其中，values 中的类别名称必须与变量中的实际取值一致。

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15.10 在省域地图中标记目标县级行政区

my_province <- china %>%filter(pr_name == "内蒙古自治区")
province_marked <- my_province %>%
  mutate(is_home = ifelse(dt_adcode == my_home_code, "目标县级行政区", "其他区县"))

ggplot(province_marked) +
  geom_sf(aes(fill = is_home), color = "white", size = 0.2) 

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15.11 添加比例尺和指北针

地图通常需要基本制图要素，包括图题、图例、比例尺和指北针。比例尺和指北针可使用 ggspatial 包添加。

library(ggspatial)

ggplot(province_marked) +
  geom_sf(aes(fill = is_home), color = "white", size = 0.2) +
  
  annotation_scale(location = "bl", width_hint = 0.3) +
  annotation_north_arrow(
    location = "tr",
    which_north = "true",
    style = north_arrow_minimal
  ) 

新函数说明：

函数	作用
annotation_scale()	添加比例尺
annotation_north_arrow()	添加指北针

常用参数如下：

参数	所属函数	含义
location = "bl"	annotation_scale()	比例尺放在左下角
width_hint = 0.3	annotation_scale()	比例尺宽度约为图幅宽度的 30%
location = "tr"	annotation_north_arrow()	指北针放在右上角
which_north = "true"	annotation_north_arrow()	指向真北
style = north_arrow_minimal	annotation_north_arrow()	使用简洁指北针样式

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15.12 面量图：用变量决定地图颜色

面量图，也称分级设色图，是根据区域属性值给不同地理单元填充不同颜色的地图。其核心写法是：

geom_sf(aes(fill = 数值变量))

下面构造一个模拟指标，演示面量图的基本方法。

set.seed(123)

province_value <- my_province %>%
  mutate(score = sample(50:100, n(), replace = TRUE))

ggplot(province_value) +
  geom_sf(aes(fill = score), color = "white", size = 0.2) +
  geom_sf(data = my_county, fill = NA, color = "black", size = 0.8) +
  scale_fill_distiller(
    palette = "YlOrRd",
    direction = 1,
    name = "模拟指标"
  ) +
  annotation_scale(location = "bl", width_hint = 0.3) +
  annotation_north_arrow(
    location = "tr",
    which_north = "true",
    style = north_arrow_minimal
  ) 

代码说明：

• set.seed(123) 固定随机数种子，使每次运行得到相同的随机结果。
• sample(50:100, n(), replace = TRUE) 从 50 到 100 中随机抽取数值，抽取次数等于当前数据行数。
• n() 在 mutate() 中表示当前数据的行数。
• scale_fill_distiller() 用 ColorBrewer 调色板设置连续变量配色。
• palette = "YlOrRd" 表示使用 Yellow-Orange-Red 配色方案。
• direction = 1 表示使用默认颜色方向；改为 -1 可反转颜色方向。

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15.13 作业

请提交一份 HTML 或 PDF 文件，包含以下内容：

1. 目标县级行政区划代码。
2. 一张全国定位图。
3. 一张省域定位图。
4. 一张市域定位图。
5. 一段简要说明：本讲使用了哪些 dplyr 函数？每个函数在地图制作中承担什么作用？

进阶要求：寻找一份真实统计数据，例如人口、GDP、降水量或空气质量数据，使用 left_join() 合并到空间数据后制作真实面量图。

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