ggplot Mapping Füllung basierend auf zwei verschiedenen Bedingungen

Question

Ich möchte eine Karte, wo die Staaten sind nach einem Kriterium gefärbt, und kreuzschraffiert (oder irgendwie anders differenziert) nach einem anderen Kriterien. Bisher, was ich habe, ist

library(ggmap) 
library(mapdata) 
library(ggplot2) 
library(dplyr) 
region<-c("california","nevada","oregon","washington") 
var1<-c(0,1,0,1) 
var2<-c(3,4,4,3) 
my_data<-data.frame(region, var1, var2) 
all_states_map <- map_data("state") 
Total <- inner_join(all_states_map,my_data, by = "region") 
Total$var1<-as.factor(Total$var1) 
my_map <- ggplot() + geom_polygon(data=Total, aes(x=long, y=lat, group = Total$group, fill=Total$var1),colour="white", 
         show.legend=TRUE) + scale_fill_manual(values=c("blue","gray")) 

So jetzt meine Zustände sind farbkodiert basierend darauf, ob var1 0 oder 1. Gibt es eine Möglichkeit, etwas oben auf, dass zu überlagern Staaten Kreuzschraffur wo var2 3 ist, und verlassen Alleine die Zustände, in denen var2 4 ist?

Edit: so etwas wie das, was Ich mag würde, ist:

Answer 1

Das ist nicht ideal sein könnte, sondern hilft vielleicht in irgendeiner Weise?

library(ggmap) 
library(mapdata) 
library(ggplot2) 
library(dplyr) 
library(sp) 
region<-c("california","nevada","oregon","washington") 
var1<-c(0,1,0,1) 
var2<-c(3,4,4,3) 
my_data<-data.frame(region, var1, var2) 
all_states_map <- map_data("state") 
Total <- inner_join(all_states_map,my_data, by = "region") 
Total$var1<-as.factor(Total$var1) 

randomPoints <- NULL 

# For each region find a set of points inside each state 
for(i in region){ 
    sub <- subset(Total, region == i) 
    sub.sr = SpatialPolygons(list(Polygons(list(Polygon(sub[,1:2])), "a"))) 

    smple <- as.data.frame(spsample(sub.sr, n = 100, "regular")) 

    temp <- data.frame(x = smple[,1], y = smple[,2], region = i, var1 = unique(sub$var1), var2 = unique(sub$var2)) 
    randomPoints <- rbind(randomPoints, temp) 
} 

ggplot() + 
    geom_polygon(data=Total, aes(x=long, y=lat, group = group, fill=var1), color = "white") + 
    geom_point(data = randomPoints, aes(x = x, y = y, shape = as.factor(var2)), size = 1) + 
    scale_shape_manual(values = c(1, 2)) 

Answer 2

Ist das etwas in der Nähe zu dem, was Sie sehen möchten?

ggplot() + geom_polygon(data=Total, aes(x=long, y=lat, group = group, 
         fill = paste(var1, var2, sep = ", ")), colour="white") + 
      scale_fill_manual(values=c("blue","gray", "green", "red")) + 
      labs(fill = "(var1, var2)") 

Eine weitere Option ist, dass Sie die Transparenz als eine andere Dimension der Handlung gesetzt, so dass es sein würde, die näher sein könnte, was Sie wollen?

ggplot() + geom_polygon(data=Total, aes(x=long, y=lat, group = group, 
         fill = var1, alpha = as.factor(var2)), colour="white") + 
      scale_fill_manual(values=c("blue","red")) + 
      scale_alpha_manual(values = c(0.5, 1)) + 
      labs(alpha = "var2", fill = "var1") 

Answer 3

Es sieht aus wie es für dieses Problem in ggplot keine einfache Lösung. Eine Möglichkeit zur Differenzierung könnte unterschiedliche Konturen wie in diesem Beispiel um die Polylinien zu verwenden:

ggplot() + 
    geom_polygon(data=Total, aes(x=long, y=lat, group = Total$group, 
           fill=Total$var1,colour=as.factor(var2)), 
           ,size=3,show.legend=TRUE) + 
    scale_fill_manual(values=c("blue","gray"))+ 
    scale_color_manual(values=c("black",NA)) 

Aber wie Sie dies führt zu einer inkonsistenten Linienbreite zwischen Kalifornien sehen und den anderen Staaten wegen die Polygonauftragsreihenfolge. Wir können dieses Problem beheben, in einer schnellen und schmutzigen Weg durch die Group der Staaten erhöhen, in denen var2 gleich 3:

Total2<-Total%>% 
    mutate(group=ifelse(var2==3,group+100,group)) 

ggplot() + 
    geom_polygon(data=Total2, aes(x=long, y=lat, group = Total2$group, 
           fill=Total2$var1,colour=as.factor(Total2$var2)), 
       ,size=3,show.legend=TRUE) + 
    scale_fill_manual(values=c("blue","gray"))+ 
    scale_color_manual(values=c("black",NA)) 

Wenn Sie wirklich die Sie gehen wollen für Schraffur kann ggplot verlassen haben für diese:

Fill Geospatial polygons with pattern - R