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编辑; 下面回答。

可以使用 ggmap 像这样进行批量地理编码，文件名是我的。代码改编自大卫史密斯的革命博客文章

library(ggmap)
#Read in csv file
FDNYHouse = read.csv("Path to your csv file here.csv")
#Get column header names if you don't already have them
names(FDNYHouse)
#Create a file of just addresses that need to be geocoded
#You can require a state by replacing State below with New York if state was missing
#Everything inside paste() is a column header from the csv file 
FDNYAddresses = with(FDNYHouse, paste(FacilityAddress, Borough, State, sep = ","))
#Now we can geocode the addresses
FDNYLocations = geocode(FDNYAddresses)
#The FDNYLocations file will have a lon and lat column representing your geocoded data
#My next problem is getting the shape file projection to match my geocoded points

我使用 ggplot2 和 shape 文件创建了纽约市的人口普查区地图。接下来，我想使用我在此处下载的 csv 文件创建一个数据框，使用消防站的街道地址放置在地图顶部：

FDNY 消防站位置

人口普查区的形状文件位于此处（它是 2010 年的黑色版本）：

纽约市形状文件

我的问题是数据没有列出城市和州，而且我不知道如何编写一个函数来获取这些地址并使用谷歌使用 ggmap 之类的东西对它们进行地理编码。

任何朝着正确方向的建议或推动将不胜感激。我是 R 和 stackoverflow 的新手，所以请放轻松。

编辑：是否有人将其标记为已经问过 A）查看我的实际数据或 B）意识到您认为我重复的问题是 3 岁？猜猜在过去的 3 年里，R 中没有发生任何新的事情，对吧？世界是平的，跟着人走。/咆哮

我可以使用 ggmap 和 geocode() 函数来获取纬度和经度，而无需创建函数来执行此操作。

#As an example
install.packages("ggmap")
library(ggmap)
geocode("San Francisco")

再次，问题是如何告诉 R 读取我的 csv 文件，该文件缺少城市和州数据，以便它可以创建我需要的 200+ 纬度和经度测量值，而无需我一次对 1 个地址进行地理编码。

第二个问题是获取这些数据，制作一个数据框并将其添加到我已经拥有的 NYC 形状文件中。

对于没有看过这篇文章的大多数人的经验的人来说，3 年前的这个答案是复杂而令人困惑的……我也相信它不能回答我的问题。

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2 回答 2

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我最近解决了一个类似的问题。下面是两段代码。第一个函数将地址转换为 lat/lon（如果您不能遵守 Google 的使用条款，请寻找 Data Science Toolkit 作为一个很好的独立替代方案geo-coding。）第二个函数查看给定的 lat/lon 对并确定哪个多边形（人口普查区）包含这些坐标。对于做choropleth地图非常有用。

library("RJSONIO") #Load Library
library("plyr")
library("RODBC")
library(maptools)

getGeoCode <- function(gcStr)
{ gcStr <- gsub(' ','%20',gcStr) #Encode URL Parameters
  #Open Connection
  connectStr <- paste('http://http://maps.googleapis.com/maps/api/geocode/json?address=',gcStr, sep="") 
  con <- url(connectStr)
  data.json <- fromJSON(paste(readLines(con, warn = FALSE), collapse=""))
  close(con)
  #Flatten the received JSON
  data.json <- unlist(data.json)

  if (data.json["status"] == "OK" && data.json["results.geometry.location_type"] == "ROOFTOP") {
    address <- data.json["results.formatted_address"]
    lat <- data.json["results.geometry.location.lat"]
    lon <- data.json["results.geometry.location.lng"]
    gcodes <- data.frame("Address" = address, "Lon" = as.numeric(lon), "Lat" =     as.numeric(lat))
    return (gcodes)
  } else return ()
}

# Testing...
geoCodes <- getGeoCode("Palo Alto,California")
geoCodes
# "-122.1430195" "37.4418834" 



# Required for TractLookup
Washington <-readShapePoly("g:/USCensus/tl_2012_53_tract/tl_2012_53_tract")       
# US Census tract files (includes shape and data files)


tractLookup <- function(x) {
  # pt <- SpatialPoints(data.frame(x = -80.1, y = 26.3))
  pt <- SpatialPoints(data.frame(x = x$Lon, y = x$Lat))
  Mapping <- over(pt, Washington) # what index number does pt fall inside?
  Mapping <- data.frame(
  "GEOID" = as.character(Mapping$GEOID),
  "State" = as.character(Mapping$STATEFP) , 
  "County" = as.character(Mapping$COUNTYFP), 
  "Tract" = as.character(Mapping$TRACTCE), 
  "Tract_Name" = as.character(Mapping$NAME), 
  "INTPTLAT" = as.character(Mapping$INTPTLAT),
  "INTPTLON" = as.character(Mapping$INTPTLON),
  stringsAsFactors = FALSE)
  Mapping[is.na(Mapping)] <- "NULL"   
return(Mapping)
}

tractLookup(data.frame("Lon" = -122, "Lat" = 47.5))
# GEOID State County  Tract Tract_Name    INTPTLAT     INTPTLON
# 1 53033032102    53    033 032102     321.02 +47.4851507 -121.9657839

查看纽约消防部门形状文件，您应该能够更改映射语句，以在我的示例中查找并返回适当的字段来代替标准美国人口普查形状文件中的 GEOID 和区域信息。

于 2013-08-27T05:33:50.537 回答
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试试这个方法。

# Geocoding a csv column of "addresses" in R


#load ggmap
library(ggmap)


# Select the file from the file chooser
fileToLoad <- file.choose(new = TRUE)


# Read in the CSV data and store it in a variable 
origAddress <- read.csv(fileToLoad, stringsAsFactors = FALSE)


# Initialize the data frame
geocoded <- data.frame(stringsAsFactors = FALSE)


# Loop through the addresses to get the latitude and longitude of each address and add it to the
# origAddress data frame in new columns lat and lon
for(i in 1:nrow(origAddress))

{
# Print("Working...")
result <- geocode(origAddress$addresses[i], output = "latlona", source = "google")
origAddress$lon[i] <- as.numeric(result[1])
origAddress$lat[i] <- as.numeric(result[2])
origAddress$geoAddress[i] <- as.character(result[3])
}


# Write a CSV file containing origAddress to the working directory
write.csv(origAddress, "geocoded.csv", row.names=FALSE)

在此处输入图像描述

于 2017-09-07T02:09:45.717 回答