R convertir code postal ou lat/long de comté

J'ai une liste d'endroits qui contient une ville, état, code postal, la latitude et la longitude pour chaque emplacement.

Je séparément ont une liste d'indicateurs économiques au niveau du comté. J'ai joué avec le zipcode paquet, le ggmap paquet, et plusieurs autres gratuit géocodage des sites web dont les etats-unis Gazeteer fichiers, mais n'arrive pas à trouver un moyen de faire correspondre les deux pièces.

Sont il n'y a actuellement aucun packages ou d'autres sources qui font cela?

Est-ce de l'aide? gis.stackexchange.com/questions/28035/...
Pour les données de latitude/longitude, vous pourriez probablement adapter le code que j'ai fourni hereen réponse à une question sur la façon de convertir les coordonnées lat/long à des codes d'état.
on dirait qu'il peut travailler. On dirait qu'ils ont une carte de tous les comtés aux états-unis. Je vais le code et voir. Merci pour la suggestion.
belle idée. Je viens de modifier l'état -> "comté" et cela a fonctionné parfaitement. Je vous remercie beaucoup.
vous souhaitez vous lancer dans une réponse et je vais le choisir?
Oh, c'est très gentil à vous, mais non merci. Je suis juste heureux d'apprendre que l'approche fonctionne aussi bien avec le cartes comté de la base de données comme il le fait avec les états. Il serait, bien être très approprié pour vous poster ce que vous avez utilisé et il faut l'accepter dans un couple des jours. Je serais certainement upvote une vraie réponse, et il serait probablement utile pour les futurs chercheurs. Des acclamations.

InformationsquelleAutor screechOwl | 2012-11-09

J'ai fini par utiliser la suggestion de JoshO'Brien mentionné ci-dessus et trouvé ici.

J'ai pris son code et changé state à county comme indiqué ici:

library(sp)
library(maps)
library(maptools)

# The single argument to this function, pointsDF, is a data.frame in which:
#   - column 1 contains the longitude in degrees (negative in the US)
#   - column 2 contains the latitude in degrees

latlong2county <- function(pointsDF) {
    # Prepare SpatialPolygons object with one SpatialPolygon
    # per county
    counties <- map('county', fill=TRUE, col="transparent", plot=FALSE)
    IDs <- sapply(strsplit(counties$names, ":"), function(x) x[1])
    counties_sp <- map2SpatialPolygons(counties, IDs=IDs,
                     proj4string=CRS("+proj=longlat +datum=WGS84"))

    # Convert pointsDF to a SpatialPoints object 
    pointsSP <- SpatialPoints(pointsDF, 
                    proj4string=CRS("+proj=longlat +datum=WGS84"))

    # Use 'over' to get _indices_ of the Polygons object containing each point 
    indices <- over(pointsSP, counties_sp)

    # Return the county names of the Polygons object containing each point
    countyNames <- sapply(counties_sp@polygons, function(x) x@ID)
    countyNames[indices]
}

# Test the function using points in Wisconsin and Oregon.
testPoints <- data.frame(x = c(-90, -120), y = c(44, 44))

latlong2county(testPoints)
[1] "wisconsin,juneau" "oregon,crook" # IT WORKS

Salut, comment puis-je modifier ce bout de code pour convertir lat-long à la norme FIPS codes? Je vous remercie.
Ce code m'a donné un "inconnu elliptique paramètre' erreur, mais il a travaillé pour moi lors de la suppression de la proj4string dans SpatialPoints et map2SpatialPolygons. Peut-être une mise à jour du paquet? Merci d'avoir écrit cela!

InformationsquelleAutor screechOwl

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Correspondant Zipcodes de Comtés est difficile. (Certains codes postaux durée de plus d'un comté et parfois plus d'un état. Par exemple 30165)

Je ne suis pas au courant d'un package R qui peuvent correspondre à ces pour vous.

Cependant, vous pouvez obtenir une belle table, du Missouri Recensement de Centre de Données.

Vous pouvez utiliser les éléments suivants pour l'extraction de données: http://bit.ly/S63LNU

Un exemple de sortie pourrait ressembler à:
```
    state,zcta5,ZIPName,County,County2
    01,30165,"Rome, GA",Cherokee AL,
    01,31905,"Fort Benning, GA",Russell AL,
    01,35004,"Moody, AL",St. Clair AL,
    01,35005,"Adamsville, AL",Jefferson AL,
    01,35006,"Adger, AL",Jefferson AL,Walker AL
    ...
```
Note le County2.
les métadonnées explication peut être trouvée ici.
```
    county 
    The county in which the ZCTA is all or mostly contained. Over 90% of ZCTAs fall entirely within a single county.

    county2 
    The "secondary" county for the ZCTA, i.e. the county which has the 2nd largest intersection with it. Over 90% of the time this value will be blank.
```
Voir aussi la norme ANSI Comté de codes
http://www.census.gov/geo/www/ansi/ansi.html

InformationsquelleAutor Ricardo Saporta

Je pense que le paquet "noncensus" est utile.

correspondant est ce que j'utilise pour faire correspondre au code postal avec le comté de

### code for get county based on zipcode

library(noncensus)
data(zip_codes)
data(counties)

state_fips  = as.numeric(as.character(counties$state_fips))
county_fips = as.numeric(as.character(counties$county_fips))    
counties$fips = state_fips*1000+county_fips    
zip_codes$fips =  as.numeric(as.character(zip_codes$fips))

# test
temp = subset(zip_codes, zip == "30329")    
subset(counties, fips == temp$fips)

Votre premier trois lignes, la construction de counties$fips, pourrait être obtenu en une seule ligne avec counties$fips <- interaction(counties$state_fips, counties$county_fips).

InformationsquelleAutor Fang Terry

D'une option simple est d'utiliser le geocode() fonction dans ggmap, avec l'option output="more" ou output="all.

Cela peut prendre du flexible d'entrée, telles que l'adresse ou les coordonnées lat/lon, et renvoie l'Adresse, ville, comté, état, pays, code postal, etc, comme une liste.

require("ggmap")
address <- geocode("Yankee Stadium", output="more")

str(address)
$ lon                        : num -73.9
$ lat                        : num 40.8
$ type                       : Factor w/ 1 level "stadium": 1
$ loctype                    : Factor w/ 1 level "approximate": 1
$ address                    : Factor w/ 1 level "yankee stadium, 1 east 161st street, bronx, ny 10451, usa": 1
$ north                      : num 40.8
$ south                      : num 40.8
$ east                       : num -73.9
$ west                       : num -73.9
$ postal_code                : chr "10451"
$ country                    : chr "united states"
$ administrative_area_level_2: chr "bronx"
$ administrative_area_level_1: chr "ny"
$ locality                   : chr "new york"
$ street                     : chr "east 161st street"
$ streetNo                   : num 1
$ point_of_interest          : chr "yankee stadium"
$ query                      : chr "Yankee Stadium"

Une autre solution est d'utiliser un recensement des fichiers de formes, et de la même over() de commande de la question. J'ai couru dans un problème en utilisant le maptools carte de base: parce qu'il utilise les données WGS84, en Amérique du Nord, les points qui ont été dans un délai de quelques milles de la côte ont été cartographiés de manière incorrecte et environ 5% de mon jeu de données ne correspondent pas.

essayer ce, à l'aide de la sp paquet et le Recensement TIGERLine forme de fichiers

counties <- readShapeSpatial("maps/tl_2013_us_county.shp", proj4string=CRS("+proj=longlat +datum=NAD83"))

# Convert pointsDF to a SpatialPoints object 
pointsSP <- SpatialPoints(pointsDF, proj4string=CRS("+proj=longlat +datum=NAD83"))

countynames <- over(pointsSP, counties)
countynames <- countynames$NAMELSAD

InformationsquelleAutor ano

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