# 教你如何使用R语言的sf包
## 摘要
本文将详细介绍如何使用R语言中的sf包进行空间数据分析。首先，我们将介绍整个过程的流程，并使用表格展示每个步骤。然后，我们将逐步指导你完成每个步骤所需的代码，并对这些代码进行注释。
## 1. 流程
下面是使用sf包进行空间数据分析的整个流程：
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 步骤1 | 加载所需的包 |
| 步骤2 | 读
原创
2023-09-29 18:14:21
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在处理空间矢量对象时，有时需要为它们增加新的属性数据。属性数据可以有两个来源：一是根据矢量对象各要素已有的数据进行信息匹配；二是利用空间位置关系把其他矢量对象的属性数据传递过来。前者是非空间方法，后者是空间方法。在ArcGIS中，Join Data的下拉框提供了这两种属性连接方式，如下图： 在R语言的sf工具包中：非空间方法的思路与普通数据框的连接操作一样，主要使用dplyr包的join系列函数
基本的R包已经实现了传统多元统计的很多功能，然而CRNA的许多其它包提供了更深入的多元统计方法，下面要综述的包主要分为以下几个部分： 1） 多元数据可视化（Visualising multivariate data）： 绘图方法： 基本画图函数（如：pairs()、coplot()）和lattice包里的画图函数（xyplot()、splom()）可以画成对列表的二维
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2023-09-22 13:01:08
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注： 本文是R语言sf包的核心开发者和维护者——来自德国明斯特大学的地理信息学教授：
Edzer Pebesma 的一篇关于sf包的简介，发表于2018年7月的R语言期刊，主要讲述了sf的定位、功能、开发现状及现存问题和今后展望，sf包是一个非常了不起的工具，在R语言中引入了空间数量分析领域通用的标准规范（simple feature），结合tidyverse工具箱组合
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2023-06-30 18:38:28
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# 深入了解R语言中的sf库：空间数据处理的利器
随着大数据和地理信息系统（GIS）的快速发展，空间数据分析变得愈发重要。在R语言中，`sf`（simple features）库为空间数据的处理和分析提供了强有力的支持。本文将深入探索`sf`库的基本操作和一些示例代码，帮助你掌握空间数据的使用方法。
## 什么是sf库？
`sf`库是R语言中专为处理空间数据而设计的一个包。它以简单特征（Si
原创
2024-10-22 04:20:30
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# 使用 R 语言的 sf 函数进行空间数据处理
在数据科学领域，处理空间数据（如地理信息、地图等）变得日益重要。其中，R 语言因其强大的处理能力和丰富的库而受到广泛欢迎。其中，`sf`（simple features）包是处理空间数据的重要工具之一。本文将介绍 `sf` 函数及其在空间数据分析中的应用，并提供一些代码示例以便于读者理解。
## 什么是 sf 包？
`sf` 包是 R 中专门
您在哪里投票？ 您是谁的立法者？ 你的邮政编码是多少？ 这些问题在地理空间上有共同点：答案涉及确定点落入哪个多边形。 通常使用专门的GIS软件进行此类计算。 但是在R中也很容易做到。您需要三件事： 对地址进行地址解析以找到经度和纬度的一种方法； 概述邮政编码多边形边界的Shapefile； 和 sf软件包。 对于地理编码，我通常使用geocod.io API 。 它每天免费进行2500
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2024-05-11 21:07:03
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4.1模糊逻辑控制一种采用模糊集合理论的控制技术，将模糊数学应用于控制系统，也是一种非线性的智能控制系统。采用IF条件判断语句和THEN结果语句的方式呈现，其中条件判断语句是利用人的常识判断对控制对象进行控制。因此，所谓的模糊逻辑控制就是利用人的知识能力，模糊的进行系统控制的方法。4.2控制系统的架构4.2.1变量的定义 定义
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2023-06-21 20:01:00
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# R语言 st_as_sf 实现步骤
## 流程概览
下面表格展示了使用R语言的st_as_sf函数实现的整个过程的步骤和对应的代码：
| 步骤 | 代码 |
| ---- | ---------------------------------------------------
原创
2023-09-06 13:26:07
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前言 最近想试一下捣腾一个 R 包出来，故参考了一些教程。现在看到的最好的就是谢益辉大大之前写过的开发R程序包之忍者篇，以及 Hadley 大神（ggplot2 devtools 等一系列包的作者）的 教程。但是前者有一些过时，后者是全英文的，所以我这里记录一下比较简单的过程，给读者们一个参考思路。如果你有一些 R 程序，想塞到去一个自创的 R 包中，那么这篇文章就可能是你想要的。为了方
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2023-09-02 15:12:54
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注：以下内容是我个人翻译自Rstudio官网的Shiny教程http://shiny.rstudio.com/articles/basics.html水平有限，敬请谅解在开始之前，先简单介绍一下Shiny框架，以下内容引用于百度百科：‘Shiny是R中的一种Web开发框架，使得R的使用者不必太了解css、js只需要了解一些html的知识就可以快速完成web开发，且shiny包集成了bo
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2023-10-30 21:34:27
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（课程视频链接：https://www.bilibili.com/video/BV19x411X7C6?p=1）1.R语言 R语言是S语言的一种实现。R是一个全面的统计研究平台，提供了各式各样的数据分析技术，拥有顶尖的绘图功能。 R
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2023-10-30 21:30:41
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使用readr进行数据导入导入数据的方法有很多，相信大家也已经有了自己习惯的方法，所以本节的内容只是给大家提供一个选择。所谓技多不压身！本节较多理论性的东西，大家也可以酌情跳过！7.1 简介本章将学习如何将纯文本格式的矩形文件读入 R。虽然本章内容只是数据导入的冰山一角，但其中的原则完全适用于其他类型的数据。本章末尾将提供 一些有用的 R 包，以处理其他类型的数据。7.2 入门readr 的多数函
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2024-08-16 10:06:18
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[更新~] Python网络爬虫与文本数据分析dplyr简介dplyr是R语言的数据分析包，很像python中的pandas，能对dataframe类型的数据做很方便的数据处理和分析操作。最初我也很奇怪dplyr这个奇怪的名字，我查到其中一种解释d代表dataframeplyr是英文钳子plier的谐音library(tidyverse)## ── Attaching packages ─────
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2024-08-02 22:36:37
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上一篇博客（R中两种常用并行方法——1. parallel）中已经介绍了R中常见的一种并行包：parallel，其有着简单便捷等优势，其实缺点也是非常明显，就是很不稳定。很多时候我们将大量的计算任务挂到服务器上进行运行时，更看重的是其稳定性。这时就要介绍R中的另一个并行利器——snowfall，这也是在平时做模拟时用的最多的一种方法。针对上篇中的简单例子首先是一个最简单的并行的例子，这个例子不需要
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2023-11-29 09:55:27
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文章目录包检查可用R语言的包1. 获取包含R包的库位置2. 获取已安装的所有软件包列表3. 获取当前在R环境中加载的所有包4. 安装一个新的软件包有两种方法安装：5. 加载包到当前R环境6. 卸载包包R语言的包是R函数，编译代码和样本数据的集合。 它们存储在R语言环境中名为“library”的目录下。默认情况下，R语言在安装期间安装一组软件包。 随后添加更多包，当它们用于某些特定目的时。 当我们启
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2023-05-18 22:26:36
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R包的安装R语言的特点就是有众多的第三方扩展包，扩展包涉及到各行各业的数据分析内容。包是R函数、数据、预编译代码以一种定义完善的格式组成的集合，包括R程序，运行该程序的其他语言(例如C语言)，解释这个程序功能、方法的帮助文档，例子、测试数据等。R自带了一系列默认包，包括base、datasets、utils、graDevices、graphics、stats以及methods。这些包提供了很多的默
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2023-06-20 14:26:00
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决策树模型
是一种简单易用的非参数分类器。它不需要对数据有任何的先验假设，计算速度较快，结果容易解释，而且稳健性强，不怕噪声数据和缺失数据。决策树模型的基本计算步骤如下：先从n个自变量中挑选一个，寻找最佳分割点，将数据划分为两组。针对分组后数据，将上述步骤重复下去，直到满足某种条件。
在决策树建模中需要解决的重要问题有三个：
如何选择自变量 如何选择分割点 确定停止划分的条件在 R语言 中
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2023-08-07 10:10:14
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shiny包学习笔记（一）认识shiny第一个例子（01_hello）认识shiny APP的构成用户界面 （ui）服务器功能 （server）shinyApp函数 认识shinyshiny是一个R的软件包，它使得直接从R构建交互式web app更加简单。 shiny包中有11个例子，可以非常形象直观地解释shiny的工作方式。第一个例子（01_hello）认识shiny APP的构成shiny
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2023-08-06 20:02:21
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本文集锦了R语言学习中需要用到的知识。可以作为入门了解之用，细节部分本文不做详解R语言介绍2、Rstools及package管理目前常用安装包的方式用三种：分为CRAN中的包/生物信息学相关包/GitHub里面的包#CRAN中的包
#install.packages() 安装包
#生物信息学相关Bioconductor
#install.packages('BiocManger')
#BiocMa
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2023-08-12 15:04:31
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