Ich habe kürzlich von leafletjs.com in einem Beitrag auf R-Bloggers.com erfahren. Ein solches Tutorial, das ich erreichen möchte, ist die Erstellung interaktiver Choroplethenkarten mit Faltblatt (http://leafletjs.com/examples/choropleth.html). Ich habe das rjson-Paket für R verwendet, um die Datei data.js zu erstellen, die von der Broschüre gelesen werden soll. Obwohl ich die bereitgestellte Formdatei erfolgreich als lesbare JSON-Datei in der Broschüre verwendet habe, kann ich den Vorgang nicht wiederholen, wenn ich versuche, zusätzliche Eigenschaften aus dem Datenrahmen ("data.csv") in die JSON-Datei einzufügen. In diesem Fall habe ich rGIS durchgeführt, um Daten zur Anzahl der Dosen in jeder Schule, die im Datenrahmen aufgeführt sind, anzufügen. Was ich bitte erreichen möchte, ist, eine Choroplethenkarte in einer Broschüre zu erstellen, die den Schulbezirk (wie durch die Variable NAME identifiziert) und die Summe der "Dosen" anzeigt. Das Problem ist meines Erachtens, dass writeOGR die Informationen als Punkte und nicht als Polygon exportiert.

{
    "type": "Feature",
    "properties": {
        "name": "Alabama",
        "density": 94.65
    },
    "geometry": ...
    ...
}

    ###load R scripts from dropbox
    dropbox.eval <- function(x, noeval=F) {
    require(RCurl)
    intext <- getURL(paste0("https://dl.dropboxusercontent.com/",x), ssl.verifypeer = FALSE)
    intext <- gsub("\r","", intext)
    if (!noeval) eval(parse(text = intext), envir= .GlobalEnv)
    return(intext)
    }

    ##pull scripts from dropbox 
    dropbox.eval("s/wgb3vtd9qfc9br9/pkg.load.r")    
    dropbox.eval("s/tf4ni48hf6oh2ou/dropbox.r")

    ##load packages
    pkg.load(c(ggplot2,plyr,gdata,sp,maptools,rgdal,reshape2,rjson))

    ###setup data frames
    dl_from_dropbox("data.csv","dx3qrcexmi9kagx")
    data<-read.csv(file='data.csv',header=TRUE)

    ###prepare GIS shape and data for plotting
    dropbox.eval("s/y2jsx3dditjucxu/dlshape.r")     
    temp <- tempfile()
    dlshape(shploc="http://files.hawaii.gov/dbedt/op/gis/data/highdist_n83.shp.zip", temp)
    shape<- readOGR(".","highdist_n83") #HDOE high school districts  
    shape@proj4string 

    shape2<- spTransform(shape, CRS("+proj=longlat +datum=NAD83"))


    data.2<-ddply(data, .(year, schoolcode, longitude, latitude,NAME,HDist,SDist), summarise,
            total = sum(total),
            cans= sum(cans))


    ###merging back shape properties and data frame
    coordinates(data.2) <-~longitude + latitude
    shape2@data$id <- rownames(shape2@data)

    sh.df <- as.data.frame(shape2)

    sh.fort <- fortify(shape2 , region = "id" )

    sh.line<- join(sh.fort, sh.df , by = "id" )



    mapdf <- merge( sh.line , data.2 , by.x= "NAME", by.y="NAME" , all=TRUE)

    mapdf <- mapdf[ order( mapdf$order ) , ]


    ###exporting merged data frame as JSON
mapdf.sp <- mapdf
coordinates(mapdf.sp) <- c("long", "lat")
writeOGR(mapdf.sp, "hssra.geojson","mapdf", driver = "GeoJSON")

Es scheint jedoch, dass sich meine Funktionen ständig wiederholen. Wie kann ich die Featureinformationen so zusammenfassen, dass sie ungefähr wie folgt aussehen:

var statesData = {"type":"FeatureCollection","features":[
{"type":"Feature","id":"01","properties":{"name":"Alabama","density":94.65},
 "geometry":{"type":"Polygon","coordinates":[[[-87.359296,35.00118],
[-85.606675,34.984749],[-85.431413,34.124869],[-85.184951,32.859696],
[-85.069935,32.580372],[-84.960397,32.421541],[-85.004212,32.322956],
[-84.889196,32.262709],[-85.058981,32.13674],[-85.053504,32.01077],[-85.141136,31.840985],
[-85.042551,31.539753],[-85.113751,31.27686],[-85.004212,31.003013],[-85.497137,30.997536],
[-87.600282,30.997536],[-87.633143,30.86609],[-87.408589,30.674397],[-87.446927,30.510088],
[-87.37025,30.427934],[-87.518128,30.280057],[-87.655051,30.247195],[-87.90699,30.411504],
[-87.934375,30.657966],[-88.011052,30.685351],[-88.10416,30.499135],[-88.137022,30.318396],
[-88.394438,30.367688],[-88.471115,31.895754],[-88.241084,33.796253],
[-88.098683,34.891641],[-88.202745,34.995703],[-87.359296,35.00118]]]}},


{"type":"Feature","id":"02","properties":{"name":"Alaska","density":1.264},
 "geometry":{"type":"MultiPolygon","coordinates":[[[[-131.602021,55.117982],
[-131.569159,55.28229],[-131.355558,55.183705],[-131.38842,55.01392],
[-131.645836,55.035827],[-131.602021,55.117982]]],[[[-131.832052,55.42469],
[-131.645836,55.304197],[-131.749898,55.128935],[-131.832052,55.189182],
[-131.832052,55.42469]]],[[[-132.976733,56.437924],[-132.735747,56.459832],
[-132.631685,56.421493],[-132.664547,56.273616],[-132.878148,56.240754],
[-133.069841,56.333862],[-132.976733,56.437924]]],[[[-133.595627,56.350293],