Ejemplos básicos

Sierra noroeste de Madrid


Terremotos

Ejemplo (casi) tal cual aparece en la documentación, que utiliza una base de datos de localizaciones de terremotos en Fiyi - una de las muchas colecciones incluidas de serie en Base R datasets, y por tanto accesible a cualquier usuario de R.

No Variable Estadísticas / Valores Frec. (% sobre válidos) Gráfico Válido
1 lat
[numeric]
Media (d-s) : -20.6 (5)
min < mediana < max:
-38.6 < -20.3 < -10.7
RI (CV) : 5.8 (-0.2)
721 valores distintos
            :
          . : :
          : : : .
        . : : : : .
  . . : : : : : : :
1000
(100%)
2 long
[numeric]
Media (d-s) : 179.5 (6.1)
min < mediana < max:
165.7 < 181.4 < 188.1
RI (CV) : 3.6 (0)
605 valores distintos
            . :
            : :
            : : .
:           : : :
: : .     . : : : :
1000
(100%)
3 depth
[integer]
Media (d-s) : 311.4 (215.5)
min < mediana < max:
40 < 247 < 680
RI (CV) : 444 (0.7)
422 valores distintos
:
:
:               :
: : :         : :
: : : : . : . : : :
1000
(100%)
4 mag
[numeric]
Media (d-s) : 4.6 (0.4)
min < mediana < max:
4 < 4.6 < 6.4
RI (CV) : 0.6 (0.1)
22 valores distintos
    :
    :
: : :
: : : : :
: : : : : . .
1000
(100%)
5 stations
[integer]
Media (d-s) : 33.4 (21.9)
min < mediana < max:
10 < 27 < 132
RI (CV) : 24 (0.7)
102 valores distintos
:
:
: :
: : .
: : : : . . .
1000
(100%)

A continuación un plano parecido pero centrado en España, utilizando los datos del catálogo de terremotos del IGN a partir de 1800, filtrado para terremotos con \(magnitud > 3\).

No Variable Estadísticas / Valores Frec. (% sobre válidos) Gráfico Válido
1 lat
[numeric]
Media (d-s) : 36.5 (3.7)
min < mediana < max:
26 < 36.6 < 45
RI (CV) : 2.1 (0.1)
6732 valores distintos
          :
          :
          :
        . :
:     . : : : . : .
8754
(100%)
2 long
[numeric]
Media (d-s) : -5.5 (6.1)
min < mediana < max:
-19.9 < -4.5 < 6
RI (CV) : 7.9 (-1.1)
7546 valores distintos
            :
        .   :
        : : : .
.     : : : : : : .
: . : : : : : : : :
8754
(100%)
3 depth
[integer]
Media (d-s) : 21.3 (25.3)
min < mediana < max:
1 < 14 < 663
RI (CV) : 24 (1.2)
131 valores distintos
:
:
:
:
:
8754
(100%)
4 mag
[numeric]
Media (d-s) : 3.6 (0.5)
min < mediana < max:
3.1 < 3.5 < 7.8
RI (CV) : 0.7 (0.1)
35 valores distintos
:
:
: .
: :
: : : .
8754
(100%)

Para probar el uso del formato GeoJSON se han incluido también los principales gasoductos de Europa a este lado del Atlántico (fuente), y los principales cables submarinos de comunicaciones (fuente).

Ejemplos avanzados

Uso de JavaScript

Es posible utilizar código JavaScript a través de htmlwidgets::onRender. En este ejemplo se utiliza para sincronizar el mapa guía con la selección activa como mapa base.

Uso de los plugins de LeafletJS

Leaflet para R incorpora las principales funcionalidades de LeafletJS y unos pocos de sus plugins, que no cubren ni de lejos el ecosistema de plugins de LeafletJS. La librería leaflet.extras integra otro puñado de ellos.

Veamos un ejemplo (fuente) que usa uno de los ficheros incluidos en el propio paquete, un listado de más de 5000 aeropuertos medianos y grandes en todo el planeta (gist), y añadamos algunas funcionalidades extra.

lf <- leaflet() %>%
  setView(0,0,2) %>%
  addProviderTiles(providers$CartoDB.DarkMatterNoLabels)

airpDF <- read.csv('https://gist.githubusercontent.com/Eclectikus/22037610eda7ae617544e51d0d73fcfe/raw/937cf3e398a314929821db7fcc06eaab524c4263/airports.csv')

# Aeropuertos medios y grandes
## 100% seguro de que hay mejor forma de hacer esto,
## aquí se han creado localmente (y en el repositorio)
## dos ficheros correspondientes a aeropuertos grandes:
airpL <- airpDF[which(airpDF$type == "large_airport"),]
# write.csv(airpL, file = "data/airportsL.csv")
airpL <- readr::read_file('data/airportsL.csv')
## ... y medianos:
airpM <- airpDF[which(airpDF$type == "medium_airport"),]
# write.csv(airpM, file = "data/airportsM.csv")
airpM <- readr::read_file('data/airportsM.csv')

lf %>%
  addLayersControl( # capas
    overlayGroups = c("Aeropuertos grandes", "Aeropuertos medianos"),
    options = layersControlOptions(collapsed = FALSE),
    position = "bottomleft"
  ) %>%
  ## Plugin: leaflet-omnivore
  addCSV( # aeropuertos grandes 
    airpL,
    csvParserOptions('latitude_deg','longitude_deg'),
    markerType = 'circleMarker',
    stroke = FALSE, fillColor = 'hotpink', fillOpacity = 0.9,
    markerOptions = leaflet::markerOptions(radius = 1.5),
    group = "Aeropuertos grandes") %>%
  addCSV( # aeropuertos medianos
    airpM,
    csvParserOptions('latitude_deg','longitude_deg'),
    markerType = 'circleMarker',
    stroke = FALSE, fillColor = 'blue', fillOpacity = 0.75,
    markerOptions = leaflet::markerOptions(radius = 0.6),
    group = "Aeropuertos medianos") %>%
  ## Plugin: Leaflet.EasyButton
  addEasyButton(easyButton(
    icon = "fa-map", title = "Mapa inicial",
    onClick = JS("function(btn, map){ map.setZoom(2); }"))
  ) %>%
  addEasyButton(easyButton(
    icon = "fa-map-pin", title = "Localízame",
    onClick = JS("function(btn, map){ map.locate({setView: true}); }"))
    ) %>%
  ## Plugin: Leaflet.fullscreen
  addFullscreenControl(position = "topright", pseudoFullscreen = TRUE)