지리 정보를 시각화할 때 QGIS 등의 툴을 사용할 수도 있으나 rough한 시도별 또는 구별 수치 시각화는 R과 R Studio를 이용해서 어렵지 않게 그려볼 수 있습니다. 이러한 그래프는 시도별 또는 구별 특징을 한눈에 보기 쉽게 도식화할 때 매우 유용합니다.

  • 주의: 내용을 따라하기 위해서는 R과 R Studio가 필요합니다.




서울특별시 구별 지도 시각화

먼저, 필요한 패키지들을 설치합니다. 이때 순서대로 설치하는 것이 중요합니다.

install.packages("ggmap")
install.packages("ggplot2")
install.packages("raster")
install.packages("rgeos")
install.packages("maptools")
install.packages("rgdal")

  • ggplot2 패키지는 이미 있다면 건너뛰고 설치하시면 됩니다.

  • ggmap import 시 knitr 패키지가 없다고 해서 이 또한 설치해주었습니다.




패키지 설치가 완료되면 순서대로 import 합니다.

library(ggmap)
library(ggplot2)
library(raster)
library(rgeos)
library(maptools)
library(rgdal)




다음으로 그림을 그리기 위해서는 두 데이터셋을 준비해야 합니다. 첫 번째는 시각화 대상이 되는 데이터셋입니다. 다음 테이블처럼 구별로 정리된 데이터셋이 필요한데, sample.csv를 이용해보셔도 좋습니다. 제가 임의로 만든 sample.csv의 시각화 대상은 A, B 컬럼의 랜덤 숫자 값입니다.

시도명 시군구명 id A B
서울 종로구 11110 2296 121
서울 중구 11140 2811 1469
서울 용산구 11170 1648 2254
서울 성동구 11200 3519 1801





sample.csv가 아닌 시각화할 본인의 데이터셋을 이용할 때는 데이터셋에 id 컬럼을 추가해야 합니다. 위의 sample.csv 표에서 확인할 수 있듯이 id 컬럼이란 각 구별 고유한 식별자입니다. 2020년 기준 서울시에 25개의 구가 존재하며 각 구는 고유한 id를 갖습니다. 각자 시각화할 본인의 데이터셋에 seoul_id.csv를 이용해 join 함수 등을 이용하여 id 컬럼을 추가하시기 바랍니다.

  • 본인의 데이터셋에도 seoul_id.csv를 join하기 위해서는 key가 될 수 있는 시군구명 컬럼이 필요합니다.

  • 이렇게 id 컬럼을 추가해야 하는 이유는 지도에 표시할 때 종로구, 중구 등이 아닌 id 11110 11140 등을 기준으로 삼기 위해서입니다.




두 번째로 지리 정보 데이터셋이 필요합니다. click-site-link에서 시군구의 2017년 3월 업데이트 다운로드를 클릭하여 다운받습니다.

  • 최신 자료의 경우 구별로 겹치는 포인트가 있어 코딩 중 오류가 뜨기 때문에 행정구역에 큰 변화가 없다고 가정하고 2017년 3월 자료를 이용했습니다.




다운로드 후 압축 파일을 풀면 SIG_201905 폴더 내에 확장자 .dbf, .prj, .shp, .shx인 네 파일을 확인할 수 있습니다. 이 중에서 shapefile인 TL_SCCO_SIG.shp를 이용할 것입니다. 해당 데이터셋에는 구별 좌표계 정보가 들어있습니다. 이제 두 자료를 R Studio로 불러옵니다.

P <- read.csv("C:/sample.csv", header = TRUE) #시각화할 데이터셋
map <- shapefile("C:/SIG_201703/TL_SCCO_SIG.shp") #지리 정보 데이터셋




본격적인 시각화를 위해 몇 가지 단계를 가쳐야 합니다. 먼저, map을 spTransform() 함수를 이용하여 좌표계 변환을 진행해야 합니다.

map <- spTransform(map, CRSobj = CRS('+proj=longlat +ellps=WGS84 +datum=WGS84 +no_defs'))
  • 참고로 변환 전과 후의 형식 변화를 확인하고 싶다면 앞 뒤에 map@polygons[[1]]@Polygons[[1]]@coords %>% head(n = 10L)를 실행하여 1-10행 좌표를 확인해보시기 바랍니다. %>% 연산자 사용을 위해서는 dplyr 패키지가 필요하므로 import 후 확인하면 됩니다.




다음으로 fortify() 함수를 이용하여 map을 data frame으로 변환합니다. 이때, region = ‘SIG_CD’ 옵션으로 인해 SIG_CD 컬럼이 id로 변환됩니다.

new_map <- fortify(map, region = 'SIG_CD')
View(new_map)




변환 후 View()를 통해 확인해보면 드디어 저희가 알아볼 수 있는 data frame 형태가 되었습니다. 위치를 나타내는 경도(long)와 위도(lat), 그리고 뒤에서 merge의 기준이 될 id를 확인해볼 수 있습니다.

new_map



참고로 지리 정보 자료에는 대한민국 모든 구가 포함되어 있는데, id가 11740 이하가 서울시 구에 해당합니다. 따라서 현재 문자형인 id 변수를 숫자로 변환한 후 11740 이하만 추출하여 seoul_map 변수를 생성합니다.

new_map$id <- as.numeric(new_map$id)
seoul_map <- new_map[new_map$id <= 11740,]




시각화할 자료와 seoul_map에 id 변수가 존재할테며 이를 key로 조인을 할 차례입니다. 다음과 같이 merge() 함수를 이용합니다.

P_merge <- merge(seoul_map, P, by='id')




지금까지 에러 없이 잘 따라왔다면 서울시 구별 지도 시각화 준비가 완료된 것입니다. 짝짝!




먼저 구별 경계를 그려보도록 하겠습니다.

ggplot() + geom_polygon(data = P_merge, aes(x=long, y=lat, group=group), fill = 'white', color='black')

map_default



기본 틀 그림에 성공하셨나요? 이제 fill=A로 옵션을 변경하면 A를 연속형 변수로 인식하여 다음과 같이 구별로 값에 따라 진하기가 다른 지도가 그려집니다.

ggplot() + geom_polygon(data = P_merge, aes(x=long, y=lat, group=group, fill = A))

map_of_A



이제부터 ggplot을 활용하여 지도를 변형하시면 됩니다. 다음 코드도 참고해보세요.

# 맥 사용자라면 theme_set(theme_bw(base_family='NanumGothic')) 를 먼저 수행하고, 대신 + theme_bw() 코드를 제거하고 수행하세요.

plot <- ggplot() + geom_polygon(data = P_merge, aes(x=long, y=lat, group=group, fill = A))
plot + scale_fill_gradient(low = "#ffe5e5", high = "#ff3232", space = "Lab", guide = "colourbar") 
     + theme_bw() + labs(title = "서울시 A 분포") 
     + theme(panel.grid.major.x = element_blank(), panel.grid.minor.x = element_blank(), panel.grid.major.y = element_blank(), panel.grid.minor.y = element_blank(), plot.title = element_text(face = "bold", size = 18, hjust = 0.5))

map_of_A

  • ggplot 코드: plot에 기본 틀을 넣고 ggplot의 여러 함수로 세부 옵션 조정. scale_fill_gradient()를 통해 숫자가 높으면 진한 색, 숫자가 낮으면 연한 색으로 구분할 수 있도록 변경, theme_bw()로 뒷배경 제거, labs()로 제목 추가, theme()으로 plot의 기본 격자 제거




B에 대한 plot도 그려보시면 A와 B의 색이 진한 부분과 연한 부분이 달라 분포의 차이가 확연히 들어옵니다.

# 맥 사용자라면 theme_set(theme_bw(base_family='NanumGothic')) 를 먼저 수행하고, 대신 + theme_bw() 코드를 제거하고 수행하세요.

plot <- ggplot() + geom_polygon(data = P_merge, aes(x=long, y=lat, group=group, fill = B))
plot + scale_fill_gradient(low = "#ffffe5", high = "#ffb825", space = "Lab", guide = "colourbar") 
     + theme_bw() + labs(title = "서울시 B 분포") 
     + theme(panel.grid.major.x = element_blank(), panel.grid.minor.x = element_blank(), panel.grid.major.y = element_blank(), panel.grid.minor.y = element_blank(), plot.title = element_text(face = "bold", size = 18, hjust = 0.5))

map_of_A

색을 조정하는 방법은 굉장히 많으니 다양한 방법을 시도해보시면 좋겠습니다 :)