Abrir archivo de forma en R? [cerrado]

Necesito abrir un archivo shape desde ArcMap en R para usarlo para un análisis geoestadístico adicional. Lo he convertido en un archivo de texto ASCII, pero en R se reconoce como data.frame. La función de coordenadas no funciona tan pronto como x e y se reconocen como no numéricos.

¿Podrías ayudar a lidiar con eso?

Use el archivo de forma directamente. Puede hacerlo fácilmente con los paquetes rgdalo sf, y leer la forma en un objeto. Para ambos paquetes debe proporcionar dsn: la fuente de datos, que en el caso de un shapefile es el directorio , y layer- cuál es el nombre del shapefile, menos la extensión:

# Read SHAPEFILE.shp from the current working directory (".")

require(rgdal)
shape <- readOGR(dsn = ".", layer = "SHAPEFILE")

require(sf)
shape <- read_sf(dsn = ".", layer = "SHAPEFILE")

(Para rgdal, en OSX o Linux no puede usar la abreviatura '~' para el directorio de inicio como el directorio de origen de datos ( dsn); de lo contrario, recibirá un mensaje inútil "No se puede abrir el origen de datos". El sfpaquete no tener esta limitación, entre otras ventajas).

Esto le dará un objeto que es un Marco de Datos Espacial * (puntos, líneas o polígonos): los campos de la tabla de atributos son accesibles para usted de la misma manera que un marco de datos ordinario, es decir, shape$IDpara la columna ID.

Si desea utilizar el archivo ASCII que importó, simplemente debe convertir los campos de texto (caracteres) xey en números, por ejemplo:

shape$x <- as.numeric(as.character(shape$x))
shape$y <- as.numeric(as.character(shape$y))
coordinates(shape) <- ~x + y

Editar 2015-01-18 : tenga en cuenta que rgdal es un poco mejor que maptools (que inicialmente sugerí aquí), principalmente porque lee y escribe información de proyección automáticamente.

Notas:

• las as.numeric(as.character())funciones anidadas : si su texto ASCII se leyó como un factor (probablemente), esto garantiza que obtenga los valores numéricos en lugar de los niveles de los factores.
• rgdaly sftiene formas confusas de acceder a diferentes tipos de archivos y bases de datos (por ejemplo, para un archivo GPX, el dsn es el nombre del archivo y pone en capas los componentes individuales como waypoints, trackpoints, etc.), y se necesita una lectura cuidadosa de ejemplos en línea.

Estoy de acuerdo con el Simbamangu y estoy resuelto en términos de conservar el archivo de forma, pero quiero dirigir su atención específicamente a la biblioteca rgdal. Siga el enlace sugerido por gissolved para NCEAS y siga las instrucciones para rgdal. Puede ser un desafío instalarlo en algunas máquinas, pero puede mejorar sustancialmente los resultados cuando se trata de proyecciones.

La biblioteca maptools es excelente y le permite definir la proyección para el archivo de forma en el que está leyendo, pero para hacerlo necesita saber cómo especificar esa proyección en el formato proj4. un ejemplo podría parecerse a algo como:

project2<-"+proj=eqdc +lat_0=0 +lon_0=0 +lat_1=33 +lat_2=45 +x_0=0 +y_0=0 +ellps=GRS80    
   +datum=NAD83 +units=m +no_defs" #USA Contiguous Equidistant Conic Projection
data.shape<-readShapePoly("./MyMap.shp",IDvar="FIPS",proj4string=CRS(project2))
plot(data.shape)

Si desea seguir esta ruta, le recomiendo http://spatialreference.org como el lugar a donde ir para descubrir cómo se ve su proyección en el formato proj4. Si eso le parece una molestia, rgdal facilitará la lectura del archivo .prj del archivo de forma ESRI (el archivo que contiene la definición de proyección de ESRI para el archivo de forma. Para usar rgdal en el mismo archivo, simplemente escriba:

library(rgdal)
data.shape<-readOGR(dsn="C:/Directory_Containing_Shapefile",layer="MyMap")
plot(data.shape)

Es probable que pueda patinar sin hacer esto si solo está trabajando con un solo archivo de forma, pero tan pronto como comience a buscar múltiples fuentes de datos o superponer con Google Maps, mantener sus proyecciones en buena forma se vuelve esencial.

Para algunos tutoriales útiles sobre datos espaciales en R, que incluyen un montón de cosas sobre importación y trabajo con patrones de puntos, tengo algunos materiales de cursos antiguos en línea en https://csde.washington.edu/workshop/point-patterns-and-raster -superficies / (se pueden encontrar más talleres aquí ) que podrían ayudarlo a ver cómo se comparan estos métodos en la práctica.

Creo que no debería convertir el archivo de forma a un ASCII, sino utilizar el archivo de forma directamente con una de las extensiones espaciales. Aquí puede encontrar tres formas de leer (y escribir) un archivo de forma http://www.nceas.ucsb.edu/scicomp/usecases/ReadWriteESRIShapeFiles . El proyecto espacial R probablemente también le interesará http://cran.r-project.org/web/packages/sp/index.html .

Puede usar la sfbiblioteca para abrir Shapefiles directamente en R. Es más rápido que la rgdalbiblioteca, verifique aquí: Características simples para R - Benchmarks . Para obtener más información sobre el sfpaquete, consulte la página de inicio del proyecto r-spaceial .

# Load library
library('sf')

# Load shapefile
shapename <- read_sf('~/path/to/file.shp')

Una solución fácil en 2017 es la shapefile()función en la rasterbiblioteca.

#Load library
library(raster)

#Load shapefile
shp <- shapefile("myshapefile")

ACTUALIZACIÓN: Esta sigue siendo una buena opción en 2019.

Una alternativa más es usar la biblioteca fastshp que ofrece ::

Rutinas para el manejo de grandes archivos de forma ESRI (.shp). Esto incluye la lectura, el adelgazamiento de puntos y la coincidencia de puntos con formas que contienen. El objetivo principal de este paquete es proporcionar la velocidad para admitir grandes archivos de forma (millones de puntos). Es varias órdenes de maginute más rápido que algunos otros paquetes de shapefile.

Aquí está mi pregunta sobre SE sobre cómo usarlo con ggplot2:

¿Cómo puedo trazar el shapefile cargado a través de fastshp en ggplot2?