R Academy · Lekcja

Proste obiekty przestrzenne za pomocą pakietu sf

Odczytuj, zapisuj i modyfikuj geometrie przestrzenne zgodnie ze standardem sf.

Lekcja 1 z 413 kroki

Proste obiekty przestrzenne za pomocą pakietu sf to bezpłatna lekcja R Academy na CoddyKit. To lekcja 1 z 4. Możesz przeczytać całą lekcję poniżej za darmo — a potem ćwiczyć ją interaktywnie w przeglądarce z wbudowanym edytorem kodu i tutorem AI dostępnym 24/7. To część ścieżki edukacyjnej R Academy, a Twój postęp synchronizuje się między webem a aplikacją CoddyKit. Kurs R Academy zawiera 4 lekcji w sumie.

Czym jest pakiet sf?

Pakiet sf (Simple Features) jest podstawowym narzędziem języka R do pracy z wektorowymi danymi geoprzestrzennymi. Przechowuje geometrie (punkty, linie, poligony) jako specjalną kolumnę listową w zwykłej ramce danych, dzięki czemu jest w pełni zgodny z pakietami dplyr i 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: wczytywanie plików Shapefile

read_sf("file.shp") wczytuje dowolny format obsługiwany przez OGR (Shapefile, GeoJSON, GeoPackage, KML itd.) do obiektu sf. Automatycznie odczytuje układ współrzędnych (CRS) i tabelę atrybutów wraz z geometriami.

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 i struktura

st_geometry_type() zwraca typ geometrii każdego obiektu. Kolumna geometry jest kolumną listową obiektów sfc. Można ją przeglądać, wybierać z niej elementy i modyfikować tak jak każdą inną kolumnę.

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: wyodrębnianie współrzędnych XY

st_coordinates() wyodrębnia surowe macierze współrzędnych z dowolnej geometrii. Dla punktów zwraca macierz z 2 kolumnami (X, Y). Dla poligonów zwraca współrzędne wszystkich wierzchołków pierścieni oraz kolumny z indeksami części i poligonu.

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')

Tworzenie obiektu sf z ramki danych

st_as_sf(df, coords = c('lon', 'lat'), crs = 4326) konwertuje zwykłą ramkę danych z kolumnami współrzędnych na punktowy obiekt sf. Argument coords wskazuje kolumny x (długość geograficzna) i y (szerokość geograficzna).

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

Geometrie można tworzyć programowo za pomocą funkcji konstruktorów. st_point(c(x,y)) tworzy punkt, st_linestring(matrix) tworzy linię z par współrzędnych, a st_polygon(list(matrix)) tworzy poligon ze współrzędnych pierścienia.

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')

Rysowanie obiektów sf

Metoda plot() dla obiektów sf tworzy szybką mapę dla każdej kolumny atrybutów. Przekaż plot(st_geometry(sf_obj)), aby narysować tylko geometrię, bez paneli atrybutów.

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')

Wybieranie elementów obiektów sf

Obiekty sf zachowują się jak ramki danych: wiersze można filtrować za pomocą [, subset() lub dplyr::filter(). Kolumna geometrii jest automatycznie zachowywana we wszystkich operacjach wybierania wierszy.

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')

Integracja sf z ggplot2

ggplot2 natywnie obsługuje obiekty sf za pomocą geom_sf(). Funkcja automatycznie obsługuje układ współrzędnych i wyświetla właściwy typ geometrii — punkty, linie lub poligony — bez dodatkowego przygotowania.

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()

Zapisywanie obiektów sf na dysku

write_sf(sf_obj, 'output.gpkg') (lub st_write()) zapisuje geometrie i atrybuty na dysku. Format GeoPackage (.gpkg) jest preferowany zamiast Shapefile, ponieważ obsługuje długie nazwy kolumn, UTF-8 i przechowuje wszystko w jednym pliku.

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')

Podsumowanie i inspekcja obiektów sf

Użyj funkcji print(), st_bbox(), st_crs() i summary(), aby szybko sprawdzić obiekt sf. st_bbox() zwraca obwiednię jako nazwany wektor (xmin, ymin, xmax, ymax) w jednostkach CRS obiektu.

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')

Szybkie sprawdzenie

Masz ramkę danych z kolumnami longitude i latitude (WGS84). Które wywołanie funkcji konwertuje ją na punktowy obiekt sf?

Odpowiedz w interaktywnej lekcji

Podsumowanie: pakiet sf

Najważniejsze informacje:

read_sf() wczytuje pliki Shapefile, GeoJSON, GeoPackage i inne formaty
st_geometry_type() zwraca dla każdego obiektu typ POINT, LINESTRING, POLYGON itd.
st_coordinates() wyodrębnia surowe macierze współrzędnych XY
st_as_sf(df, coords = c('x','y'), crs = 4326) tworzy obiekt sf z ramki danych
Konstruktory programowe: st_point(), st_linestring(), st_polygon()
plot(sf_obj) lub geom_sf() w ggplot2 służy do wizualizacji
write_sf() zapisuje dane w formatach GeoPackage, Shapefile, GeoJSON itd.

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')

Bezpłatny start

Ucz się R dzięki korepetycjom AI — za darmo

Pisz i uruchamiaj kod w przeglądarce, otrzymuj natychmiastową pomoc od korepetytora AI dostępnego 24/7 i kontynuuj naukę w sieci lub w aplikacji.

Kursy: 43
Lekcje: 159

Zacznij naukę bezpłatnie Wyświetl pełny kurs

Często zadawane pytania

Czy lekcja „Proste obiekty przestrzenne za pomocą pakietu sf” jest bezpłatna?

Tak — pełny tekst „Proste obiekty przestrzenne za pomocą pakietu sf” jest dostępny za darmo tutaj w sieci. Aby ćwiczyć ją interaktywnie (wbudowany edytor kodu i tutor AI dostępny 24/7) i odblokować resztę kursu R Academy, przejdź na CoddyKit PRO. Kurs R Academy zawiera 4 lekcji w sumie.

Co nauczysz się w „Proste obiekty przestrzenne za pomocą pakietu sf”?

Odczytuj, zapisuj i modyfikuj geometrie przestrzenne zgodnie ze standardem sf. Ćwiczysz R Academy z praktycznym kodem, który uruchamiasz bezpośrednio w przeglądarce, a tutor AI dostępny 24/7 odpowiada na Twoje pytania podczas pracy nad lekcją.

Czy potrzebuję doświadczenia, aby zacząć R Academy?

Nie wymagamy żadnego doświadczenia. R Academy w CoddyKit jest strukturyzowany dla początkujących i zaawansowanych użytkowników, więc możesz zacząć tutaj lub od początku i uczyć się w swoim tempie. To lekcja 1 z 4.

Ile czasu zajmuje lekcja „Proste obiekty przestrzenne za pomocą pakietu sf”?

Większość lekcji CoddyKit trwa około 5–10 minut. Każda lekcja to mały, interaktywny krok, dzięki czemu robisz systematyczne postępy i zawsze wracasz dokładnie do tego samego miejsca — na webie i w aplikacji.

Czy mogę pisać i uruchamiać kod w tej lekcji R Academy?

Tak. Każda lekcja R Academy zawiera wbudowany edytor kodu, więc piszesz i uruchamiasz prawdziwy kod bezpośrednio w przeglądarce i od razu otrzymujesz sprzężenie zwrotne od AI — bez konfiguracji na komputerze.

Wszystkie lekcje w tym kursie

Proste obiekty przestrzenne za pomocą pakietu sf
Układy odniesienia współrzędnych i odwzorowania
Złączenia i operacje przestrzenne
Interaktywne mapy za pomocą leaflet

← Powrót do R Academy