如何使用Leaflet在R中创建GTFS数据的交互式图？

Question

我想创建一个显示城市公共交通线路的互动地图。我正在尝试使用R中的Leaflet（但我愿意接受替代方案，建议吗？）

数据：传输系统的数据采用GTFS格式，以文本文件（.txt）组织，我将其作为数据框读入R.

问题：我找不到如何指示每条Poly线的id（变量shape_id），因此该图实际上将遵循每条传输线的路线。相反，它是以随机顺序连接点。

这是我尝试过的，到目前为止没有成功：

# Download GTFS data of the Victoria Regional Transit System
  tf <- tempfile() 
  td <- tempdir()
  ftp.path <- "http://www.gtfs-data-exchange.com/agency/bc-transit-victoria-regional-transit-system/latest.zip"
  download.file(ftp.path, tf) 

# Read text file to a data frame
  zipfile <- unzip( tf , exdir = td )
  shape <- read.csv(zipfile[9])

# Create base map
  basemap <- leaflet() %>% addTiles()


# Add transit layer
  basemap  %>% addPolylines(lng=shape$shape_pt_lon, lat=shape$shape_pt_lat, 
                            fill = FALSE,
                            layerId =shape$shape_id) 

我很乐意对此发表意见。

*我知道可以将这些数据导入GIS软件（例如QGIS）以创建shapefile，然后使用readOGR将shapefile读入R. Robin Lovelace has shown how to do this。但是，我正在寻找纯R解决方案。 ;）

PS。 Kyle Walker has written a great intro to interactive maps in R using Leaflet。不幸的是，他没有在他的教程中介绍多边形线。

Answer 1

您的问题不是方法而是数据：注意您下载8 MB并且您尝试通过闪亮加载到Leaflet的行文件是5 MB。作为一般原则，在扩展之前，您应该首先尝试使用微小数据集的新方法。这就是我在下面做的，以诊断问题并解决它。

Stage 1: Explore and subset the data

pkgs <- c("leaflet", "shiny" # packages we'll use
  , "maps" # to test antiquated 'maps' data type
  , "maptools" # to convert 'maps' data type to Spatial* data
  )
lapply(pkgs, "library", character.only = TRUE)


class(shape)
## [1] "data.frame"

head(shape)

##   shape_id shape_pt_lon shape_pt_lat shape_pt_sequence
## 1 1-39-220    -123.4194     48.49065                 0
## 2 1-39-220    -123.4195     48.49083                 1
## 3 1-39-220    -123.4195     48.49088                 2
## 4 1-39-220    -123.4196     48.49123                 3
## 5 1-39-220    -123.4197     48.49160                 4
## 6 1-39-220    -123.4196     48.49209                 5

object.size(shape) / 1000000 # 5 MB!!!

## 5.538232 bytes

summary(shape$shape_id)
shape$shape_id <- as.character(shape$shape_id)
ids <- unique(shape$shape_id)
shape_orig <- shape
shape <- shape[shape$shape_id == ids[1],] # subset the data

Stage 2: Convert to a Spatial* object

这就像地图上的data.frame对象吗？

state.map <- map("state", plot = FALSE, fill = TRUE)
str(state.map)

## List of 4
##  $ x    : num [1:15599] -87.5 -87.5 -87.5 -87.5 -87.6 ...
##  $ y    : num [1:15599] 30.4 30.4 30.4 30.3 30.3 ...
##  $ range: num [1:4] -124.7 -67 25.1 49.4
##  $ names: chr [1:63] "alabama" "arizona" "arkansas" "california" ...
##  - attr(*, "class")= chr "map"

是的，它是相似的，所以我们可以使用map2Spatial*来转换它：

shape_map <- list(x = shape$shape_pt_lon, y = shape$shape_pt_lat)
shape_lines <- map2SpatialLines(shape_map, IDs = ids[1])
plot(shape_lines) # success - this plots a single line!

Stage 3: Join all the lines together

一个for循环将很好地做到这一点。注意我们只使用前10行。对所有行使用2:length(ids)：

for(i in 2:10){
  shape <- shape_orig[shape_orig$shape_id == ids[i],]
  shape_map <- list(x = shape$shape_pt_lon, y = shape$shape_pt_lat)
  shape_temp <- map2SpatialLines(shape_map, IDs = ids[i])
  shape_lines <- spRbind(shape_lines, shape_temp)
}

Stage 4: Plot

使用SpatialLines对象使代码更短 - 在这种情况下，这将绘制前10行：

leaflet() %>% 
  addTiles() %>%
  addPolylines(data = shape_lines)

Conclusion

在将数据转换为用于绘图的Spatial *数据类型之前，您需要使用数据并对其进行操作，并使用正确的ID。 maptools::map2Spatial*，unique()和一个聪明的for循环可以解决这个问题。