是否可以使用 R/leaflet 从其特征中为 choropleth 设置 TopoJSON 文件的样式？尝试了一些东西，我不确定这是否是不可能的leaflet包，或者我只是没有正确的语法，特别是访问属性以输入pal()函数。这是我所拥有的：

这会引发一个错误：

我还尝试使用 fromJSON() 将其转换为 R 对象 topojson 并添加样式元素，但是在我尝试使用 toJSON() 将其发送回之后，它不会加载。

不确定是否相关，但 topojson 是从按照此处的说明制作的 shapefile 创建的：

与 cl：

然后读入readLines().

最终试图把它扔进一个闪亮的应用程序中。这是我一直在关注的一些示例。

我正在尝试仅下载此链接上显示的表格：

http://factfinder.census.gov/faces/tableservices/jsf/pages/productview.xhtml?src=CF

但没有成功使用以下代码：

库（RCurl）

step1 = " http://factfinder.census.gov/faces/tableservices/jsf/pages/productview.xhtml?src=CF "

步骤 2 = 获取 URL（步骤 1）

step3 = read.txt(textConnection(step2), header = FALSE)

任何想法将不胜感激！

我对 python 很熟悉，但对地理空间编码很陌生。

我有一个坐标列表。我也是人口普查区块组的 shapefile。

我想知道如何找到每个坐标 1 英里内的人口普查区块组。即使只有一小部分块组在 1 英里范围内，我仍然希望该组出现在结果中。我还希望附近块组的集合与它们附近的坐标相关联。

如果有任何不清楚的地方，请告诉我，我会尽量解释得更清楚。

谢谢！

PS我认为这个问题正在解决我正在努力解决的一些问题（https://gis.stackexchange.com/questions/11987/polygon-overlay-with-shapely）。这意味着我应该使用 Shapely，为我拥有的每组坐标创建一个缓冲区，然后以某种方式找到哪些人口普查区域被联合起来。

我正在通过 Web 服务运行人口普查负载，以创建包括自愿配偶保险在内的成员合同。已成功创建员工和员工覆盖范围，但在创建配偶人员对象时，通信未能附加到通信列表中。

方法：CreateListOfActorCorrespondences

调用相同的方法来创建员工，但是在创建curActorCorrespondence成功创建的配偶时，不会将其附加到thisActor.Correspondences. 什么可能导致此代码中的行为差异？

关于如何最好地使用 acs R 包，我有几个问题。在此先感谢您的帮助。

• 我想建立一个综合数据框，它是一个查找表，其中包含我可以从他们的 API 中为每个邮政编码获得的所有人口普查数据。目前我只是使用 R 代码查找几个单独的表，如下例所示。是否有更好的方法来查找所有可用表并自动构建数据表数据集并填充列名？我知道 acs.lookup 函数，但我想加载所有表并获取其邮政编码的数据。有没有办法从 acs.lookup 输出中获取所有表的列表，或者可能是可用表的完整列表？

• 我还想获得尽可能多的变量的未来投影数据。我想我可以使用上述方法使用多年（2014 年、2013 年、2012 年、2011 年）并使用 2014 年的 acs14lite R 包来计算我发现的预测。在我这样做之前，我想知道美国人口普查本身是否有未来的预测使用这个 ACS 数据还是别的什么？

  创建用户指定的地理位置

  使用所有邮政编码

  zip_geo = geo.make(zip.code = "*")

  创建比赛数据框

  获取比赛数据

  race.data = acs.fetch(geography=zip_geo, table.number = "B03002", col.names = "pretty", endyear = 2013, span = 5)

  创建人口统计数据框

  zip_demographics = data.frame(region = as.character(geography(race.data)$zipcodetabulationarea), total_population = as.numeric(estimate(race.data[,1])))

  zip_demographics$region = as.character(zip_demographics$region)

  转换为 data.frame

  race_df = data.frame(white_alone_not_hispanic = as.numeric(estimate(race.data[,3])), black_alone_not_hispanic = as.numeric(estimate(race.data[,4])), asian_alone_not_hispanic = as.numeric(estimate( race.data[,6])), hispanic_all_races = as.numeric(estimate(race.data[,12])))

  zip_demographics$percent_white = (race_df$white_alone_not_hispanic / zip_demographics$total_population * 100) zip_demographics$percent_black = (race_df$black_alone_not_hispanic / zip_demographics$total_population * 100) zip_demographics$percent_asian = (race_df$asian_alone_not_hispanic / zip_demographics$total_population * 100) zip_demographics$percent_hispanic = ( race_df$hispanic_all_races / zip_demographics$total_population * 100)

我有来自美国 census.gov 的人口普查数据的 Shapefile。

我已经使用 rdgal 库中的 readOGR 将文件读入 R。

sp1 : 投票区 - SpatialPolygonsDataFrame

sp2：比 sp1 更大区域和更高分辨率的块级别 - SpatialPolygonsDataFrame

我曾尝试使用 rgeos 库中的 gIntersection，但它没有返回我需要的内容。或者我不知道如何正确使用它

如何使用 sp1 作为空间限制从 sp2 中提取较低分辨率的多边形和相关数据？换句话说，我想知道 sp1 中 sp1 和 sp2 相交的所有块。

当前工作解决方案

下面的代码返回 sp2 的索引值向量，其中多边形在 sp1 内至少有一个点，但我想知道是否有更简单的方法。

我正在尝试使用 Selenium/Python 自动从http://factfinder.census.gov下载数据集。我是 Javascript 新手，如果这是一个容易解决的问题，我深表歉意。我现在正在处理代码的开头部分，它应该：

1. 去这里
2. 点击“主题”按钮
3. 单击“主题”并加载新页面后，单击“数据集”
4. 选择我需要的数据集，最好通过索引（子）表。

我被困在第 3 步。这是截图；似乎我想访问带有“scrollable_container_topics”的div，然后遍历或索引以获取其子节点（在这种情况下，我想要最后一个子节点）。我曾尝试使用 script_execute，然后通过 id 和类名定位元素，但到目前为止没有任何效果。我会很感激任何指示。

这是我的代码：

我正在尝试提取大量经度和纬度线的县 fips 数。我可以从 FCC API 获取数据，但很难将其读入 R。

例如，当我在 R 中运行以下代码时：

对象“结果”显示如下

我感兴趣的信息是县 FIPS 代码“53073”。我应该如何去提取那个数字？

有几个R软件包可以更轻松地处理美国人口普查数据。我最常使用的两个是tigris（用于加载空间数据）和acs（用于加载表格数据）。

R但是，我一直遇到的一个问题是，在不离开控制台的情况下，我无法找到一种有效、可靠的方法来确定 Place 内的所有区域（或街区组、邮政编码等） 。

例如，如果我想使用西雅图的人口普查区数据，我会首先使用tigris::tracts下载华盛顿州金县的空间数据：

但不幸的是，没有明显的方法可以对这些数据进行子集化以仅包括西雅图的区域。

同样，该acs软件包允许用户使用该geo.make函数创建人口普查数据的子集，但在我的示例中，如果我还没有西雅图所有地区的地区 GEOID 列表，这将无济于事。

作为记录，我知道可以在其他地方确定此信息。Census.gov 常见问题解答中的此页面提供了有关如何确定给定人口普查地点中所有区域的明确说明。但鉴于这是许多与人口普查相关的分析中的关键步骤，最好有一种从R控制台进行的便捷方法。

提前致谢。

编辑

虽然这个问题涉及空间数据，但我最感兴趣的是找到一个非空间解决方案。例如，我更喜欢查询 Census API 并将所需 GEOID 的向量返回到使用空间分析工具（例如rgeos::intersects）来创建向量的解决方案的解决方案。为什么？因为空间方法在这个过程中更容易出错，这是我们正在谈论的已知信息，而不是需要在空间上推断的东西。

我正在尝试使用 ggplot2 绑定美国和加拿大的人口普查地图。

但是有一些奇怪的线。

shapefile 的来源如下：

http://www12.statcan.gc.ca/census-recensement/2011/geo/bound-limit/files-fichiers/gcd_000b11a_e.zip

www2.census.gov/geo/tiger/PREVGENZ/co/co90shp/co99_d90_shp.zip

我真的需要这些 shapefile，因为我希望我的边界代表美国的县和加拿大的人口普查部门。