Créer une carte avec R — rgeoapi et ggplot2

Pensé pour simplifier les travaux de cartographie, rgeoapi est un package qui interroge la base de données géographique française. Résultat : des visualisations de cartes, easy peasy. Si si.

rgeoquoi ?

Disponible sur Github, rgeoapi permet d’effectuer des requêtes sur la base de données cartographique française. Pour quoi faire dites-vous ? Ce package vous permet, entre autres, d’obtenir les coordonnées d’une ville à partir de son nom, de son code INSEE ou encore de son code postal. How cool is that?

Pour installer rgeoapi :

devtools::install_github("ColinFay/rgeoapi")

Récupérer les coordonnées des villes

Imaginons donc que vous possédiez un jeu de données avec pour unique référent géographique les noms des villes à représenter. Dans l’idées, nous aurions :

villes <- data.frame(nom = c("Rennes", "Lorient", "Brest", "Vannes"), variable1 = c("a", "b", "c", "b"), variable2 = c("Un", "Deux", "Un", "Deux"))

nom	variable1	variable2
Rennes	a	Un
Lorient	b	Deux
Brest	c	Un
Vannes	b	Deux

Pour représenter ces données sur une carte de manière précise, vous aurez besoin des coordonnées des villes. C’est à ce moment qu’entre en scène rgeoapi!

Nous lançons donc une requête sur les noms contenus dans notre data.frame.

library(rgeoapi)

library(plyr)
geo <- ldply(villes$nom, ComByName)

name	codeInsee	codeDepartement	codeRegion	population
Rennes	35238	35	53	211373
Rennes-le-Château	11309	11	76	58
Rennes-les-Bains	11310	11	76	258
Rennes-sur-Loue	25488	25	27	88
Rennes-en-Grenouilles	53189	53	52	117
Lorient	56121	56	53	57961
Brest	29019	29	53	139386
Brestot	27110	27	28	518
Esboz-Brest	70216	70	27	485
Vannes	56260	56	53	53032
Vannes-le-Châtel	54548	54	44	579
Pouy-sur-Vannes	10301	10	44	145
Saulxures-lès-Vannes	54496	54	44	363
Vannes-sur-Cosson	45331	45	24	589

surface	lat	long	X_score
5035	48.11	-1.679	1
1497	42.91	2.277	0.7636
1975	42.92	2.341	0.7533
547	47.01	5.855	0.6743
801	48.49	-0.5083	0.6239
1533	47.75	-3.378	1
4948	48.4	-4.502	0.7183
884	49.34	0.6783	0.6958
977	47.8	6.441	0.4919
3313	47.65	-2.749	1
1747	48.57	5.785	0.7384
1579	48.3	3.597	0.6873
1826	48.52	5.804	0.678
3558	47.72	2.202	0.6653

À noter : à partir d’un nom, il est possible que le package vous retourne plusieurs résultats pour une même requête. Ce pour plusieurs raisons :

• Plusieurs villes possèdent cette chaine de caractères dans leur nom
• La commune en question couvre plusieurs codes postaux et le paramètre `postal` est `TRUE` (ce dernier est `FALSE` par défaut)
• Votre requête est en _partial match_

Nous avons donc ici un tableau qui nous retourne toutes les coordonnées des villes qui nous intéressent, avec leur surface et leur population. Bien, ne reste plus qu’à effectuer une jointure des deux !

names(villes)[1] <- "name"
villes <- merge(villes, geo, by = "name", all.x = TRUE)

Passons maintenant aux choses sérieuses.

Créer une carte avec ggmap et ggplot2

Le package ggmap a été spécialement pensé pour produire des fonds de cartes à insérer en background de vos ggplot2, autrement dit des cartes qui seront utilisées comme couche de mapping de votre visualisation. La fonction rapide de carte est qmap (une terminologie qui devrait sonner familière aux adeptes des qplot de ggplot) – le premier argument faisant référence à la requête (ville / département / région…) et le second au niveau de zoom de Google map.

library(ggmap)

map <- qmap('Bretagne', zoom = 8)

Une fois l’objet map créé, il ne vous reste qu’à l’utiliser comme première layer de votre fonction ggplot, en utilisant les fonctions geom habituelles :

map + geom_point(data = villes, aes(x = long, y = lat, color= variable2, size = surface))

Et voilà, c’est presque trop simple ! N’hésitez pas à me faire vos retours sur rgeoapi directement sur GitHub, ou à m’envoyer vos questions sur le package via mail.