如何按列值阈值过滤地理数据框

在地理分析中，经常需要根据某些列的值来过滤数据框，以便进行更精确的空间分析。本文将介绍如何按列值阈值过滤地理数据框。

1. 准备工作

在进行过滤之前，我们需要先准备一份地理数据框，例如下面的示例：

library(sf)
# 导入一份行政区划数据作为示例
china <- st_read(system.file("shape/CHN_adm1.shp", package = "sf"))

2. 过滤数据框

我们可以使用 dplyr 包的 filter() 函数来实现按列值阈值过滤数据框。例如，如果我们需要过滤出人口数量大于5000万的省份，可以按照如下步骤操作：

library(dplyr)
china_filtered <- china %>% 
  filter(POP_EST > 50000000)

上述代码中，filter() 函数接受一个逻辑表达式，将数据框中符合条件的行筛选出来。在这个例子中，我们使用的逻辑表达式是 POP_EST > 50000000，表示筛选出人口数量大于5000万的行。

3. 结果展示

我们可以使用 ggplot2 包来绘制被筛选出来的数据。例如，下面的代码将中国各省份的人口数量表示在地图上：

library(ggplot2)
ggplot(china_filtered) +
  geom_sf(aes(fill = POP_EST)) +
  scale_fill_gradient(low = "white", high = "red") +
  theme_void()

上图中，红色表示人口数量较多的省份，白色表示人口数量较少的省份。我们可以发现，被筛选出来的数据框中只包含人口数量大于5000万的省份。

至此，我们已经介绍完了如何按列值阈值过滤地理数据框。希望本文能对你在地理分析中做数据过滤有所帮助。