简单的方法通过R中的属性来对SpatialPolygonsDataFrame进行子集（即删除多边形）
我想简单地从SpatialPolygonsDataFrame对象中删除一些基于@data数据框中的相应属性值的多边形，这样我就可以绘制一个简化/子集的shapefile。 到目前为止，我还没有find办法做到这一点。
例如，假设我想从这个世界shapefile中删除面积小于30000的所有多边形。我该如何去做这件事？
或者，同样，我怎样才能删除Antartica？
require(maptools) getinfo.shape("TM_WORLD_BORDERS_SIMPL-0.3.shp") # Shapefile type: Polygon, (5), # of Shapes: 246 world.map <- readShapeSpatial("TM_WORLD_BORDERS_SIMPL-0.3.shp") class(world.map) # [1] "SpatialPolygonsDataFrame" # attr(,"package") # [1] "sp" head(world.map@data) # FIPS ISO2 ISO3 UN NAME AREA POP2005 REGION SUBREGION LON LAT # 0 AC AG ATG 28 Antigua and Barbuda 44 83039 19 29 -61.783 17.078 # 1 AG DZ DZA 12 Algeria 238174 32854159 2 15 2.632 28.163 # 2 AJ AZ AZE 31 Azerbaijan 8260 8352021 142 145 47.395 40.430 # 3 AL AL ALB 8 Albania 2740 3153731 150 39 20.068 41.143 # 4 AM AM ARM 51 Armenia 2820 3017661 142 145 44.563 40.534 # 5 AO AO AGO 24 Angola 124670 16095214 2 17 17.544 -12.296 如果我做这样的事情，情节并不反映任何变化。
world.map@data = world.map@data[world.map@data$AREA > 30000,] plot(world.map)
同样的结果，如果我这样做：
world.map@data = world.map@data[world.map@data$NAME != "Antarctica",] plot(world.map)
任何帮助表示赞赏！
看起来像是覆盖数据，但不能删除多边形。 如果你想减less包括数据和多边形的数据集，请尝试例如
world.map <- world.map[world.map$AREA > 30000,] plot(world.map)
[[编辑2016年4月19日]]这个解决scheme曾经工作过，但是@Bonnie对于一个更新的R版本报告（尽pipe也许数据已经改变了） world.map <- world.map[world.map@data$AREA > 30000, ] Upvote @ Bonnie的答案，如果有帮助。
当我在R 3.2.1中试图做到这一点时，上面提到的tim riffe的技巧对我来说不起作用，虽然修改它稍微解决了问题。 我发现在指定属性到子集之前，我必须特别引用数据槽，如下所示：
world.map <- world.map[world.map@data$AREA > 30000, ] plot(world.map)
如果其他人遇到同样的问题，可以添加这个替代scheme。
我用上面的技术来制作一个澳大利亚的地图：
australia.map < - world.map[world.map$NAME == "Australia",] plot(australia.map)
事实certificate，“澳大利亚”之后的逗号很重要。
这种方法的一个缺点是，它似乎保留所有其他国家的所有属性的列和行，并填充零。 我发现如果我写出一个.shp文件，然后使用readOGR（rgdal包）读取它，它会自动删除空的地理数据。 然后，我可以写只有我想要的数据的另一个形状文件。
writeOGR(australia.map,".","australia",driver="ESRI Shapefile") australia.map < - readOGR(".","australia") writeOGR(australia.map,".","australia_small",driver="ESRI Shapefile")
在我的系统上，至less是删除空数据的“读取”函数，所以我必须在读完文件后再写一次（如果我尝试重新使用文件名，则会出现错误）。 我相信有一个更简单的方法，但是这似乎对我的目的来说足够好了。
只要提到这个subset也可以避免在条件中写入数据的名字。
world.map <- subset(world.map, AREA > 30000) plot(world.map)
作为第二个指针：这不适用于形状中带有“孔”的shapefile，因为它是按索引进行子集的。
