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이렇게 말씀하시면 이해하기가 어렵습니다.
새로 올려주신 script_v2 그대로도 몇번이나 돌려봤습니다.
강의에서 이렇게 말해주신 파트가 script_v2에서는
이부분 입니다. 일단 이렇게 그대로 따라하면
df_map_join = left_join(df, df_map_id, by = c("ISO_A3" = "iso"))
Error in `sf_column %in% names(g)`:
! Join columns in `x` must be present in the data.
✖ Problem with `ISO_A3`.
Run `rlang::last_trace()` to see where the error occurred.이런 에러가 떠서 "ISO_A3"를 -> "iso_a3"로 바꿔주었구요. 이건뭐 상관없고,
불필요한 변수를 미리 제거하라고 하셨는데
>head(df_map_join)
Simple feature collection with 6 features and 169 fields
Geometry type: MULTIPOLYGON
Dimension: XY
Bounding box: xmin: -180 ymin: -18.28799 xmax: 180 ymax: 83.23324
Geodetic CRS: WGS 84
featurecla scalerank labelrank sovereignt sov_a3 adm0_dif
1 Admin-0 country 1 6 Fiji FJI 0
2 Admin-0 country 1 3 United Republic of Tanzania TZA 0
3 Admin-0 country 1 7 Western Sahara SAH 0
4 Admin-0 country 1 2 Canada CAN 0
5 Admin-0 country 1 2 United States of America US1 1
level type tlc admin adm0_a3 geou_dif
1 2 Sovereign country 1 Fiji FJI 0
2 2 Sovereign country 1 United Republic of Tanzania TZA 0
3 2 Indeterminate 1 Western Sahara SAH 0
4 2 Sovereign country 1 Canada CAN 0
5 2 Country 1 United States of America USA 0
geounit gu_a3 su_dif subunit su_a3 brk_diff
1 Fiji FJI 0 Fiji FJI 0
2 Tanzania TZA 0 Tanzania TZA 0
3 Western Sahara SAH 0 Western Sahara SAH 1
4 Canada CAN 0 Canada CAN 0
5 United States of America USA 0 United States USA 0
name name_long brk_a3 brk_name brk_group abbrev
1 Fiji Fiji FJI Fiji <NA> Fiji
2 Tanzania Tanzania TZA Tanzania <NA> Tanz.
3 W. Sahara Western Sahara B28 W. Sahara <NA> W. Sah.
4 Canada Canada CAN Canada <NA> Can.
5 United States of America United States USA United States <NA> U.S.A.
postal formal_en formal_fr name_ciawf note_adm0
1 FJ Republic of Fiji <NA> Fiji <NA>
2 TZ United Republic of Tanzania <NA> Tanzania <NA>
3 WS Sahrawi Arab Democratic Republic <NA> Western Sahara <NA>
4 CA Canada <NA> Canada <NA>
5 US United States of America <NA> United States <NA>
note_brk name_sort name_alt mapcolor7
1 <NA> Fiji <NA> 5
2 <NA> Tanzania <NA> 3
3 Self admin.; Claimed by Morocco Western Sahara <NA> 4
4 <NA> Canada <NA> 6
5 <NA> United States of America <NA> 4
mapcolor8 mapcolor9 mapcolor13 pop_est pop_rank pop_year gdp_md gdp_year
1 1 2 2 889953 11 2019 5496 2019
2 6 2 2 58005463 16 2019 63177 2019
3 7 4 4 603253 11 2017 907 2007
4 6 2 2 37589262 15 2019 1736425 2019
5 5 1 1 328239523 17 2019 21433226 2019
economy income_grp fips_10 iso_a2 iso_a2_eh iso_a3
1 6. Developing region 4. Lower middle income FJ FJ FJ FJI
2 7. Least developed region 5. Low income TZ TZ TZ TZA
3 7. Least developed region 5. Low income WI EH EH ESH
4 1. Developed region: G7 1. High income: OECD CA CA CA CAN
5 1. Developed region: G7 1. High income: OECD US US US USA
iso_a3_eh iso_n3 iso_n3_eh un_a3 wb_a2 wb_a3 woe_id woe_id_eh
1 FJI 242 242 242 FJ FJI 23424813 23424813
2 TZA 834 834 834 TZ TZA 23424973 23424973
3 ESH 732 732 732 -99 -99 23424990 23424990
4 CAN 124 124 124 CA CAN 23424775 23424775
5 USA 840 840 840 US USA 23424977 23424977
woe_note adm0_iso adm0_diff adm0_tlc adm0_a3_us adm0_a3_fr
1 Exact WOE match as country FJI <NA> FJI FJI FJI
2 Exact WOE match as country TZA <NA> TZA TZA TZA
3 Exact WOE match as country B28 <NA> B28 SAH MAR
4 Exact WOE match as country CAN <NA> CAN CAN CAN
5 Exact WOE match as country USA <NA> USA USA USA
adm0_a3_ru adm0_a3_es adm0_a3_cn adm0_a3_tw adm0_a3_in adm0_a3_np adm0_a3_pk
1 FJI FJI FJI FJI FJI FJI FJI
2 TZA TZA TZA TZA TZA TZA TZA
3 SAH SAH SAH SAH MAR SAH SAH
4 CAN CAN CAN CAN CAN CAN CAN
5 USA USA USA USA USA USA USA
adm0_a3_de adm0_a3_gb adm0_a3_br adm0_a3_il adm0_a3_ps adm0_a3_sa adm0_a3_eg
1 FJI FJI FJI FJI FJI FJI FJI
2 TZA TZA TZA TZA TZA TZA TZA
3 SAH SAH SAH SAH MAR MAR SAH
4 CAN CAN CAN CAN CAN CAN CAN
5 USA USA USA USA USA USA USA
adm0_a3_ma adm0_a3_pt adm0_a3_ar adm0_a3_jp adm0_a3_ko adm0_a3_vn adm0_a3_tr
1 FJI FJI FJI FJI FJI FJI FJI
2 TZA TZA TZA TZA TZA TZA TZA
3 MAR SAH SAH SAH SAH SAH MAR
이걸 어떻게 제거하나요?
올려주신 script_v2 파일을 다시 재확인 및 수정부탁드립니다.
그리고
위,위에 출력코드 보시면 아시겠지만
바로 위 사진처럼 long lat order hole piece id group 그 어떤것도 찾을수없습니다.
지도가
며칠동안 이것만 붙잡고있는데 진도가 못나가서 너무 답답합니다.ㅏ
script_v2랑 올려놓으셨던 강의랑 비교하셔서 수정부탁드립니다.
ratio 범례도 , 강의보면서 코드계속 돌려봤습니다.
1 2 3 으로 나옵니다. 
강의처럼 0.9 0.8 이렇게 나오질 않습니다.
답변 1
0
안녕하세요 김승욱 입니다.
"불필요 변수 제거"는 "필요한 변수만 취함" 과 같습니다.
그래서 코드 중간에 다음의 코드만 넣어줘도 끝나는 일입니다.
df = df[, c("ISO_A3", "geometry")]
"long lat order hole piece id group"이 없는 이유는 패키지가 업데이트 되어 해당 결과를 더이상 반환하지 않습니다. 만약 위경도 좌표 기반으로 추가 처리를 원하신다면 "sf" 패키지의 st_cast() 함수와 st_coordinates() 함수를 사용하셔야 하는데, 해당 함수 기반의 객체 처리는 매우 난이도가 높아 본 강의에서 다루기엔 부적절 하여 v2 스크립트에 굳이 언급하지 않았습니다.
이번 질문에도 제대로된 결과가 나오지 않는다는 말씀을 하셨는데 업데이트한 v2 스크립트를 그대로 실행했을 경우 다음과 같은 그래프가 나옵니다. 이는 영상과 같습니다.
질문할 때 관련 사항을 캡쳐해서 문의 주시는 것은 답변자 입장에서 매우 도움이 되고 감사합니다만, 현재 알려주신 내용으로는 어느 부분에서 잘못되고 있는지 알기 어렵습니다.
작성하신 스크립트 전체를 업로드하여 질문주시거나 ceo@rloha.io 로 메일 주시기 바랍니다.
또는 관련 업무가 급하시다면 인프런의 멘토링 기능을 통하거나 상기에 기재한 제 메일로 연락주시어 직접 대면으로 지도받으시는 것이 어떨까 합니다.
감사합니다.