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R Academy · Lección

Simple Features con el paquete sf

Lea, escriba y manipule geometrías espaciales mediante el estándar sf.

Simple Features con el paquete sf es una lección gratuita de R Academy en CoddyKit. Esta es la lección 1 de 4. Puedes leer la lección completa abajo gratuitamente — luego la practicas en el navegador con un editor de código integrado y un tutor de IA 24/7. Forma parte de la ruta de aprendizaje de R Academy, y tu progreso se sincroniza en la web y la app de CoddyKit. El curso de R Academy incluye 4 lecciones en total.

¿Qué es el paquete sf?

El paquete sf (Simple Features) es la principal herramienta de R para datos vectoriales geoespaciales. Almacena las geometrías (puntos, líneas y polígonos) como una columna de lista especial en un data frame normal, por lo que es totalmente compatible con dplyr y ggplot2.

library(sf)

# sf data frames look like regular data frames
# but have a special 'geometry' column
cat('sf version:', packageVersion('sf'), '\n')

# Supported geometry types
cat('Geometry types: POINT, LINESTRING, POLYGON,\n')
cat('               MULTIPOINT, MULTILINESTRING, MULTIPOLYGON,\n')
cat('               GEOMETRYCOLLECTION\n')

read_sf: Carga de Shapefiles

read_sf("file.shp") lee cualquier formato compatible con OGR (Shapefile, GeoJSON, GeoPackage, KML, etc.) y lo carga en un objeto sf. Lee automáticamente el CRS y la tabla de atributos junto con las geometrías.

library(sf)

# Read a GeoJSON file from a URL
url <- 'https://raw.githubusercontent.com/datasets/geo-countries/master/data/countries.geojson'

# For demonstration, use the system example data
nc <- read_sf(system.file('shape/nc.shp', package = 'sf'))

cat('Class:', class(nc), '\n')
cat('Dimensions:', nrow(nc), 'rows x', ncol(nc), 'cols\n')
cat('CRS:', st_crs(nc)$epsg, '\n')
cat('Geometry type:', unique(st_geometry_type(nc)), '\n')
cat('Column names:', paste(names(nc)[1:5], collapse = ', '), '...\n')

st_geometry_type y estructura

st_geometry_type() devuelve el tipo de geometría de cada entidad. La columna geometry es una columna de lista de objetos sfc. Puede inspeccionarla, crear subconjuntos y manipularla como cualquier otra columna.

library(sf)
nc <- read_sf(system.file('shape/nc.shp', package = 'sf'))

# Geometry type for each feature
types <- st_geometry_type(nc)
cat('Unique types:', unique(as.character(types)), '\n')

# The geometry column
geom_col <- st_geometry(nc)
cat('Geometry class:', class(geom_col), '\n')
cat('First geometry:\n')
print(geom_col[[1]])  # MULTIPOLYGON coordinates

# Access as a normal column
nc$area_est <- st_area(nc)  # adds an area column
cat('\nArea column class:', class(nc$area_est), '\n')

st_coordinates: extracción de XY

st_coordinates() extrae matrices de coordenadas sin procesar de cualquier geometría. Para los puntos devuelve una matriz de 2 columnas (X, Y). Para los polígonos devuelve todos los vértices de los anillos, junto con las columnas de índice de parte y polígono.

library(sf)

# Create simple point features
pts <- st_sfc(
  st_point(c(-80.0, 35.0)),
  st_point(c(-79.5, 35.5)),
  st_point(c(-79.0, 34.8))
)
pts_sf <- st_sf(id = 1:3, geometry = pts)

# Extract coordinates
coords <- st_coordinates(pts_sf)
cat('Coordinates:\n')
print(coords)

# For polygons: includes part (L1) and polygon (L2) columns
nc <- read_sf(system.file('shape/nc.shp', package = 'sf'))
ring_coords <- st_coordinates(nc[1, ])
cat('Polygon ring vertices:', nrow(ring_coords), '\n')
cat('Column names:', colnames(ring_coords), '\n')

Crear un objeto sf a partir de un data frame

st_as_sf(df, coords = c('lon', 'lat'), crs = 4326) convierte un data frame normal con columnas de coordenadas en un objeto de puntos sf. El argumento coords indica las columnas x (longitud) e y (latitud).

library(sf)

# Typical scenario: CSV with lon/lat columns
cities <- data.frame(
  name = c('New York', 'Los Angeles', 'Chicago', 'Houston'),
  lon  = c(-74.006, -118.244, -87.629, -95.369),
  lat  = c(40.713,   34.052,   41.878,  29.760),
  pop  = c(8336817, 3979576, 2693976, 2304580)
)

# Convert to sf
cities_sf <- st_as_sf(
  cities,
  coords = c('lon', 'lat'),
  crs    = 4326
)

print(cities_sf)
cat('\nCRS:', st_crs(cities_sf)$epsg, '(WGS84)\n')

st_point, st_linestring, st_polygon

Puede construir geometrías mediante programación con funciones constructoras. st_point(c(x,y)) crea un punto, st_linestring(matrix) crea una línea a partir de pares de coordenadas y st_polygon(list(matrix)) crea un polígono a partir de las coordenadas de los anillos.

library(sf)

# POINT
p <- st_point(c(-74.006, 40.713))
cat('Point:', class(p), '\n')

# LINESTRING: a route with 4 waypoints
route_coords <- matrix(
  c(-74.0, 40.7,
    -75.0, 41.0,
    -76.0, 41.5,
    -77.0, 42.0),
  ncol = 2, byrow = TRUE
)
line <- st_linestring(route_coords)
cat('Linestring length:', st_length(line), '\n')  # in degrees (no CRS yet)

# POLYGON: a simple bounding box
bbox_ring <- matrix(
  c(0,0, 1,0, 1,1, 0,1, 0,0),
  ncol = 2, byrow = TRUE
)
poly <- st_polygon(list(bbox_ring))
cat('Polygon area:', st_area(poly), '\n')

Representar objetos sf

El método plot() para objetos sf crea rápidamente un mapa para cada columna de atributos. Pase plot(st_geometry(sf_obj)) para representar únicamente la geometría, sin paneles de atributos.

library(sf)
nc <- read_sf(system.file('shape/nc.shp', package = 'sf'))

# Plot all attributes (creates a panel per column)
# plot(nc)  # too many panels

# Plot a single attribute
plot(nc['BIR74'],
     main   = 'North Carolina: Births 1974',
     border = 'white',
     lwd    = 0.5)

# Plot geometry only
plot(st_geometry(nc),
     col    = 'lightblue',
     border = 'gray40',
     main   = 'NC Counties')

Crear subconjuntos de objetos sf

Los objetos sf se comportan como data frames: puede filtrar filas con [, subset() o dplyr::filter(). La columna de geometría se conserva automáticamente en todas las operaciones que crean subconjuntos de filas.

library(sf)
library(dplyr)

nc <- read_sf(system.file('shape/nc.shp', package = 'sf'))

# Base R subsetting
western_nc <- nc[nc$CNTY_ID < 1830, ]
cat('Western counties:', nrow(western_nc), '\n')

# dplyr filter works identically
high_birth <- nc |>
  filter(BIR74 > 3000) |>
  select(NAME, BIR74, geometry)

cat('High-birth counties:', nrow(high_birth), '\n')
cat('Names:', paste(high_birth$NAME[1:3], collapse = ', '), '...\n')

Integración de sf y ggplot2

ggplot2 admite objetos sf de forma nativa mediante geom_sf(). La función gestiona automáticamente el sistema de coordenadas y representa el tipo de geometría correcto —puntos, líneas o polígonos— sin ninguna preparación adicional.

library(sf)
library(ggplot2)

nc <- read_sf(system.file('shape/nc.shp', package = 'sf'))

# Choropleth map with ggplot2
ggplot(nc) +
  geom_sf(aes(fill = BIR74), color = 'white', lwd = 0.2) +
  scale_fill_viridis_c(
    option = 'plasma',
    name   = 'Births (1974)'
  ) +
  labs(
    title    = 'North Carolina Birth Counts, 1974',
    subtitle = 'County-level data'
  ) +
  theme_minimal()

Guardar sf en disco

write_sf(sf_obj, 'output.gpkg') (o st_write()) guarda las geometrías y los atributos en disco. Se recomienda GeoPackage (.gpkg) en lugar de Shapefile porque admite nombres de columna largos y UTF-8, y almacena todo en un único archivo.

library(sf)

nc <- read_sf(system.file('shape/nc.shp', package = 'sf'))

# Write to GeoPackage
out_path <- tempfile(fileext = '.gpkg')
write_sf(nc, out_path)

cat('Written to:', out_path, '\n')
cat('File size:', file.info(out_path)$size / 1024, 'KB\n')

# Round-trip: read back
nc_rt <- read_sf(out_path)
cat('Round-trip features:', nrow(nc_rt), '\n')
cat('Round-trip CRS match:', identical(st_crs(nc), st_crs(nc_rt)), '\n')

Resumen e inspección de sf

Use print(), st_bbox(), st_crs() y summary() para inspeccionar rápidamente un objeto sf. st_bbox() devuelve el cuadro delimitador como un vector con nombre (xmin, ymin, xmax, ymax), expresado en las unidades del CRS del objeto.

library(sf)
nc <- read_sf(system.file('shape/nc.shp', package = 'sf'))

# Bounding box
bbox <- st_bbox(nc)
cat('Bounding box:\n')
cat('  xmin:', bbox['xmin'], ' xmax:', bbox['xmax'], '\n')
cat('  ymin:', bbox['ymin'], ' ymax:', bbox['ymax'], '\n')

# CRS
crs_info <- st_crs(nc)
cat('\nEPSG:', crs_info$epsg, '\n')
cat('Proj4:', crs_info$proj4string, '\n')

# Attribute summary
cat('\nBIR74 range:',
    range(nc$BIR74)[1], 'to',
    range(nc$BIR74)[2], '\n')

Comprobación rápida

Tiene un data frame con las columnas longitude y latitude (WGS84). ¿Qué llamada de función lo convierte en un objeto de puntos sf?

Repaso: paquete sf

Conceptos clave:

  • read_sf() carga shapefiles, GeoJSON, GeoPackage y otros formatos
  • st_geometry_type() devuelve POINT, LINESTRING, POLYGON, etc. para cada entidad
  • st_coordinates() extrae matrices de coordenadas XY sin procesar
  • st_as_sf(df, coords = c('x','y'), crs = 4326) crea un objeto sf a partir de un data frame
  • Constructores programáticos: st_point(), st_linestring(), st_polygon()
  • plot(sf_obj) o geom_sf() en ggplot2 para la visualización
  • write_sf() guarda en GeoPackage, Shapefile, GeoJSON, etc.
library(sf)

# Quick sf workflow
nc <- read_sf(system.file('shape/nc.shp', package = 'sf'))
cat('Features:', nrow(nc), '\n')
cat('CRS EPSG:', st_crs(nc)$epsg, '\n')
cat('Geom type:', unique(as.character(st_geometry_type(nc))), '\n')
cat('Bbox xmin:', st_bbox(nc)['xmin'], '\n')

Preguntas frecuentes

¿La lección «Simple Features con el paquete sf» es gratis?

Sí — el texto completo de «Simple Features con el paquete sf» es gratis para leer aquí en la web. Para practicarla de forma interactiva (editor de código integrado y tutor de IA 24/7) y desbloquear el resto del curso de R Academy, actualiza a CoddyKit PRO. El curso de R Academy incluye 4 lecciones en total.

¿Qué aprenderé en «Simple Features con el paquete sf»?

Lea, escriba y manipule geometrías espaciales mediante el estándar sf. Practicas R Academy con código real que ejecutas directamente en el navegador, y un tutor de IA 24/7 responde tus preguntas mientras trabajas en la lección.

¿Necesito experiencia previa para empezar R Academy?

No se requiere experiencia previa. R Academy en CoddyKit está estructurado para principiantes hasta estudiantes avanzados, así que puedes empezar aquí o desde el inicio y avanzar a tu ritmo. Esta es la lección 1 de 4.

¿Cuánto tiempo toma la lección «Simple Features con el paquete sf»?

La mayoría de las lecciones de CoddyKit toman alrededor de 5–10 minutos. Cada una es compacta e interactiva, así que avanzas constantemente y retomas exactamente por donde dejaste en la web y la app.

¿Puedo escribir y ejecutar código en esta lección de R Academy?

Sí. Cada lección de R Academy incluye un editor de código integrado, así que escribes y ejecutas código real directamente en tu navegador y obtienes retroalimentación instantánea de IA — sin configuración local necesaria.

Todas las lecciones de este curso

  1. Simple Features con el paquete sf
  2. Sistemas de referencia de coordenadas y proyecciones
  3. Uniones y operaciones espaciales
  4. Mapas interactivos con leaflet
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