An R package storing ligtweight geospatial polygon data of Thailand
administrative level 1-3 including province (Changwat), district
(Amphoe) and subdistrict (Tambon) in geojson and rda (sf class)
format. Please see more details in package
website
Notes:
- Thailand maps are downloaded from UNOCHA
- Source: Royal Thai Survey Department update 6 November 2019
- Maps are simplified using mapshaper
* Import Options : detect line intersections
* Simplification menu : check prevent shape removal
* Method : Visvalingam / effective area
R package ที่มีไฟล์แผนที่ขนาดเล็กของไทย เหมาะสำหรับการทำ data
visualization มีไฟล์ทั้ง geojson และ rda (ในรูปแบบ class sf)
โดยแผนที่ไทยมี 3 ระดับ ได้แก่ จังหวัด อำเภอ และตำบล
ดูรายละเอียดเพิ่มเติมได้ที่ package
website
หมายเหตุ:
- แผนที่ไทยโหลดมาจาก UNOCHA
- แหล่งข้อมูล: กรมแผนที่ทหาร เมื่อวันที่ 6 พ.ย. 2562
- ลดขนาดของแผนที่ (simplify) ด้วย webtool ที่ชื่อ
mapshaper
โดยเลือกปรับแต่งค่าต่าง ๆ ดังนี้
* Import Options : detect line intersections
* Simplification menu : check prevent shape removal
* Method : Visvalingam / effective area
You can install the released version of mapthai from github repo with:
# remotes::install_github("piyayut-ch/mapthai")library(mapthai)
library(sf)
# basic example code
plot(tha2[, c('adm2_pcode', 'adm1_pcode')]) library(leaflet)
leaflet(tha2) %>%
addProviderTiles(providers$CartoDB) %>%
addPolygons(color = "grey", weight = 1)library(dplyr)
library(gt)
ref_tha %>%
head()
#> adm3_pcode adm3_en adm3_th adm2_pcode adm2_en adm2_th
#> 1 TH420803 A Hi อาฮี TH4208 Tha Li ท่าลี่
#> 2 TH940102 A Noru อาเนาะรู TH9401 Mueang Pattani เมืองปัตตานี
#> 3 TH321305 A Phon อาโพน TH3213 Buachet บัวเชด
#> 4 TH950615 A Song อาซ่อง TH9506 Raman รามัน
#> 5 TH550711 Ai Na Lai อ่ายนาไลย TH5507 Wiang Sa เวียงสา
#> 6 TH950204 Aiyoe Weng อัยเยอร์เวง TH9502 Betong เบตง
#> adm1_pcode adm1_en adm1_th
#> 1 TH42 Loei เลย
#> 2 TH94 Pattani ปัตตานี
#> 3 TH32 Surin สุรินทร์
#> 4 TH95 Yala ยะลา
#> 5 TH55 Nan น่าน
#> 6 TH95 Yala ยะลาref_tha %>%
filter(adm2_pcode == "TH1015")
#> adm3_pcode adm3_en adm3_th adm2_pcode adm2_en adm2_th adm1_pcode
#> 1 TH101503 Bang Yi Ruea บางยี่เรือ TH1015 Thon Buri ธนบุรี TH10
#> 2 TH101504 Bukkhalo บุคคโล TH1015 Thon Buri ธนบุรี TH10
#> 3 TH101506 Dao Khanong ดาวคะนอง TH1015 Thon Buri ธนบุรี TH10
#> 4 TH101502 Hiranruchi หิรัญรูจี TH1015 Thon Buri ธนบุรี TH10
#> 5 TH101507 Samre สำเหร่ TH1015 Thon Buri ธนบุรี TH10
#> 6 TH101505 Talat Phlu ตลาดพลู TH1015 Thon Buri ธนบุรี TH10
#> 7 TH101501 Wat Kanlaya วัดกัลยาณ์ TH1015 Thon Buri ธนบุรี TH10
#> adm1_en adm1_th
#> 1 Bangkok กรุงเทพมหานคร
#> 2 Bangkok กรุงเทพมหานคร
#> 3 Bangkok กรุงเทพมหานคร
#> 4 Bangkok กรุงเทพมหานคร
#> 5 Bangkok กรุงเทพมหานคร
#> 6 Bangkok กรุงเทพมหานคร
#> 7 Bangkok กรุงเทพมหานครtha1 %>%
# join with rice production data of Thailand
left_join(rice_2562, by = c("adm1_th" = "location")) %>%
# plot production (tons), area plant (rai), and yield (kg/rai)
select(production, area_plant, yield_plant) %>%
plot()