ポイントがポリゴンシェープファイル内にあるかどうかを確認する

Zillowには、米国の主要都市のさまざまな地域のシェープファイルのセットがあります。Rを使用して、特定の近隣に特定の建物が存在するかどうかを確認したかったのです。

library(rgeos)
library(sp)
library(rgdal)

df <- data.frame(Latitude =c(47.591351, 47.62212,47.595152),
                 Longitude = c(-122.332271,-122.353985,-122.331639),
                 names = c("Safeco Field", "Key Arena", "Century Link"))
coordinates(df) <- ~ Latitude + Longitude

wa.map <- readOGR("ZillowNeighborhoods-WA.shp", layer="ZillowNeighborhoods-WA")

sodo <- wa.map[wa.map$CITY == "Seattle"  & wa.map$NAME == "Industrial District", ]

問題なくプロットできます

plot(sodo)
points(df$Latitude ~ df$Longitude, col = "red", cex = 1)

proj4シェープファイルの文字列をdata.frame に一致させます

CRSobj <- CRS("+proj=longlat +datum=NAD83 +no_defs +ellps=GRS80 +towgs84=0,0,0 ")
df@proj4string <- CRSobj

over(df, sodo)

これにより、多くのNA価値が得られます。私はこの答えを試しました

spp <- SpatialPoints(df)
spp@proj4string <- CRSobj
over(spp, sodo)

ただし、NA値のみを取得します。他に何を試してみるべきですか？

空間data.frameが正しく形成されていません。これはうまくいくかもしれません：

library(rgeos)
library(sp)
library(rgdal)

wa.map <- readOGR("ZillowNeighborhoods-WA.shp", layer="ZillowNeighborhoods-WA")

sodo <- wa.map[wa.map$CITY == "Seattle"  & wa.map$NAME == "Industrial District", ]

# Don't use df as name, it is an R function
# Better to set longitudes as the first column and latitudes as the second
dat <- data.frame(Longitude = c(-122.332271,-122.353985,-122.331639),
                  Latitude =c(47.591351, 47.62212,47.595152),
                  names = c("Safeco Field", "Key Arena", "Century Link"))
# Assignment modified according
coordinates(dat) <- ~ Longitude + Latitude
# Set the projection of the SpatialPointsDataFrame using the projection of the shapefile
proj4string(dat) <- proj4string(sodo)

over(dat, sodo)
#  STATE COUNTY    CITY                NAME REGIONID
#1    WA   King Seattle Industrial District   271892
#2  <NA>   <NA>    <NA>                <NA>       NA
#3  <NA>   <NA>    <NA>                <NA>       NA

over(sodo, dat)
#           names
#122 Safeco Field

私はちょうど同じことをやっています。パスカルの答えはほとんどそれをカバーしていますが、以下のように2つの追加ステップが必要になる場合があります。

#After you create your list of latlongs you must set the proj4string to longlat
proj4string(dat) <- CRS("+proj=longlat")

#Before you re-set the proj4string to the one from sodo you must actually convert #your coordinates to the new projection
dat <- spTransform(dat, proj4string(sodo))

私はこの投稿で受け入れられた答えに同様のアプローチを使用しましたが、実際には満足していなかったため、代替案を調べてsfライブラリを見つけました。

このライブラリを使用すると、次のようなコードを記述できます。

library(sf)
# Shapefile from ABS: 
# https://www.abs.gov.au/AUSSTATS/abs@.nsf/DetailsPage/1270.0.55.004July%202016?OpenDocument
map = read_sf("data/ABS/shapes/SUA_2016_AUST.shp")

pnts_sf <- st_as_sf(pnts, coords = c('y', 'x'), crs = st_crs(map))

pnts <- pnts_sf %>% mutate(
  intersection = as.integer(st_intersects(geometry, map))
  , area = if_else(is.na(intersection), '', map$SUA_NAME16[intersection])
) 

pnts

出力：

         geometry intersection area    
*     <POINT [°]>        <int> <chr>   
1 (138.62 -34.92)           79 Adelaide
2 (138.58 -34.93)           79 Adelaide
3 (138.52 -34.95)           79 Adelaide
4 (152.71 -27.63)           60 Brisbane
5 (153.01 -27.57)           60 Brisbane
6  (150.73 -33.9)           31 Sydney  
7 (150.99 -33.92)           31 Sydney 

同様の質問であった別の投稿にこのコードを投稿しました、ここ： R sfパッケージでポイントを含むポリゴンを特定する