Хотите поменять цвета в градиенте на карте хороплетра

Хотя choroplethr и др. являются чрезвычайно полезными инструментами для автоматизации процесса сопоставления, часто бывает сложно (или невозможно) добиться желаемых результатов. Я не имею в виду, что не существует способа добиться того, чего вы хотите, используя только choroplethr, но в целом мне легче придерживаться ggplot2.

Имея это в виду, вот альтернатива, которая использует данные, загруженные с помощью пакета tigris. Это загрузит объект sf в R, к которому вы затем сможете dplyr::left_join() добавить свой объект df1. Поскольку значения FIPS представляют собой строки в данных tigris (GEOID), они сначала преобразуются в целые числа, чтобы соответствовать значениям вашего региона.

Затем вы легко сможете применить к своим данным любые ggplot функции. Например, я выбрал theme_void(), так как этот вариант больше всего похож на результат вашего кода.

library(tigris)
library(sf)
library(dplyr)
library(ggplot2)

df1 <- structure(list(region = c(6001L, 6003L, 6005L, 6007L, 6009L, 
6011L, 6013L, 6015L, 6017L, 6019L, 6021L, 6023L, 6025L, 6027L, 
6029L, 6031L, 6033L, 6035L, 6037L, 6039L, 6041L, 6043L, 6045L, 
6047L, 6049L, 6051L, 6053L, 6055L, 6057L, 6059L, 6061L, 6063L, 
6065L, 6067L, 6069L, 6071L, 6073L, 6075L, 6077L, 6079L, 6081L, 
6083L, 6085L, 6087L, 6089L, 6091L, 6093L, 6095L, 6097L, 6099L, 
6101L, 6103L, 6105L, 6107L, 6109L, 6111L, 6113L, 6115L), value = c(1.6, 
0, 0, 0.2, 0, 0, 0.7, 0.1, 0.1, 1.2, 0.1, 0.3, 0.1, 0.1, 1.4, 
0.2, 0.3, 0, 11.8, 0.2, -0.2, 0, -0.1, 0.5, 0, 0, -0.1, 0.2, 
-0.2, -5, -0.3, 0.1, -1.9, 0.5, -0.1, -2.1, -2.5, -1, -0.5, -0.4, 
0, 0.1, -1.8, 0, 0.3, 0, 0.2, 0.6, -0.5, 0.2, 0.2, 0.1, 0.2, 
0.2, 0.2, -0.8, 0.1, 0.3)), class = "data.frame", row.names = c(NA, 
-58L))

# Load counties, join df1 data to counties sf
california_counties <- counties(state = "CA", cb = TRUE, year = 2023) |>
  mutate(GEOID = as.integer(GEOID)) |>
  left_join(df1, by = c("GEOID" = "region"))
# Using FIPS code '06' for state 'CA'

# Create state outline
california <- california_counties |>
  summarise(geometry = st_union(geometry))

# Plot
ggplot() +
  geom_sf(data = california_counties,
          aes(fill = value),
          colour = "grey50") +
  geom_sf(data = california, colour = "black", fill = NA) +
  scale_fill_gradient2(name = "Percent\nOver\nExpected\nBased On\nPopulation",
                       low = "blue",
                       mid = "white",
                       high = "firebrick",
                       midpoint = 0) +
  theme_void()

Ключ в том, чтобы понять, что choroplethr на самом деле делает и возвращает.

Как показывает ответ выше, создание картограмм с помощью ggplot2 включает в себя множество шагов. Choroplethr выполняет все эти шаги за вас (а также другие, например, предупреждает вас о повторяющихся или отсутствующих значениях) и возвращает объект ggplot2.

library(choroplethr)

df1 <- structure(list(region = c(6001L, 6003L, 6005L, 6007L, 6009L, 
                                 6011L, 6013L, 6015L, 6017L, 6019L, 6021L, 6023L, 6025L, 6027L, 
                                 6029L, 6031L, 6033L, 6035L, 6037L, 6039L, 6041L, 6043L, 6045L, 
                                 6047L, 6049L, 6051L, 6053L, 6055L, 6057L, 6059L, 6061L, 6063L, 
                                 6065L, 6067L, 6069L, 6071L, 6073L, 6075L, 6077L, 6079L, 6081L, 
                                 6083L, 6085L, 6087L, 6089L, 6091L, 6093L, 6095L, 6097L, 6099L, 
                                 6101L, 6103L, 6105L, 6107L, 6109L, 6111L, 6113L, 6115L), value = c(1.6, 
                                                                                                    0, 0, 0.2, 0, 0, 0.7, 0.1, 0.1, 1.2, 0.1, 0.3, 0.1, 0.1, 1.4, 
                                                                                                    0.2, 0.3, 0, 11.8, 0.2, -0.2, 0, -0.1, 0.5, 0, 0, -0.1, 0.2, 
                                                                                                    -0.2, -5, -0.3, 0.1, -1.9, 0.5, -0.1, -2.1, -2.5, -1, -0.5, -0.4, 
                                                                                                    0, 0.1, -1.8, 0, 0.3, 0, 0.2, 0.6, -0.5, 0.2, 0.2, 0.1, 0.2, 
                                                                                                    0.2, 0.2, -0.8, 0.1, 0.3)), class = "data.frame", row.names = c(NA, 
                                                                                                                                                                    -58L))
choro = county_choropleth(df1,
                      legend = "Percent\nOver\nExpected\nBased On\nPopulation",
                      num_colors = 0,
                      state_zoom=c("california"))
class(choro)
[1] "gg"     "ggplot"

Приятной особенностью ggplot2 является то, что вы можете переопределить существующие функции графика с помощью оператора +. Это означает, что вы можете переопределить масштаб по умолчанию, используемый choroplethr, на масштаб из предыдущего ответа, например:

library(ggplot2)

county_choropleth(df1,
                  legend = "Percent\nOver\nExpected\nBased On\nPopulation",
                  num_colors = 0,
                  state_zoom=c("california")) + 
scale_fill_gradient2(name = "Percent\nOver\nExpected\nBased On\nPopulation",
                       low = "blue",
                       mid = "white",
                       high = "firebrick",
                       midpoint = 0)  

Современные версии ggplot2 даже выдают полезное предупреждение о том, что вы переопределяете масштаб и что используется последний предоставленный масштаб. Например, когда я запускаю этот код, я получаю это сообщение на консоли:

Масштаб для заливки уже присутствует. Добавление еще одного масштаба для заливки, который заменит существующий масштаб.

ИМХО, я думаю, у вас на самом деле было два вопроса. Первым было: «Как создать масштаб/легенду для этой карты?» Второй вопрос: «Как мне заставить хороплетр использовать эту шкалу/легенду?»