窝在家里看代码，偶然间看到Y叔公众号推送的用R画疫情地图第一波，想重复一下，结果其中一个Y叔自己写的包装不上（chinamap），尝试一下用别的方法实现R语言绘制疫情地图。

采用的方法基于R笔记1：ggplot绘制商务图表--中国分省热力地图_刘万祥ExcelPro_新浪博客

数据来源：

中国各省份、地区的地理信息：可以从 https://pan.baidu.com/share/link?shareid=54856&uk=352462598 链接下载，其中bou2_4p.dbf，bou2_4p.shx和bou2_4p.shp三个文件是我们所需要的，将它们解压在同一个目录下。
各行政区新冠病毒确诊患者数，用的是Y叔的办法：

url = 'https://view.inews.qq.com/g2/getOnsInfo?name=disease_h5&callback=1580373566110'
x = readLines(url, encoding="UTF-8")
x = sub("^\\d+", "", x)
x = sub("^\\(", "", x)
x = sub("\\)$", "", x)
y = fromJSON(x)
d = fromJSON(y$data)
write.csv(file='Heatmap_data.csv',d$areaTree[1,2][[1]][,c(1,3)])

产生的csv文件里包含了所需要的各行政区的确诊患者数，疑似患者数，死亡数和治愈的患者数：

但是导入的地理信息和疫情信息里面所用的省份名称不一致（NAME一栏）：

为了方面后面合并地理信息和疫情信息表格，构建了对应关系表，并且根据患者数进行分类（Heatmap_data）：

根据NAME，合并地理信息和疫情信息：

china_map = readShapePoly("bou2_4p.shp")
x <- china_map@data          
xs <- data.frame(x,id=seq(0:924)-1)
china_map1 <- fortify(china_map) 
china_map_data <- join(china_map1, xs, type = "full")  
china_data <- join(china_map_data, Heatmap_data, type="full")

合并后的结果：

绘图：

p = ggplot(china_data, aes(x = long, y = lat, group = group,fill = Group)) + #按Group上色
  geom_polygon(colour="Black") + coord_map("polyconic")  #polyconic投影方式，防止地理图像的变形

删除不必要的元素（灰色背景和横纵坐标等）：

p = p + theme(               
    panel.grid = element_blank(),
    panel.background = element_blank(),
    axis.text = element_blank(),
    axis.ticks = element_blank(),
    axis.title = element_blank()
  )

修改颜色，感觉Y叔的颜色方案挺好看，我就拿来用了：

p = p + scale_fill_manual(values=c("#FEE5D9","#A50F15","#FB6A4A","#FCAE91","#DE2D26"))
p

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R语言绘制疫情地图

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