IPアドレスに基づいて多数の投稿を地理的に特定します。 （880,000行）

いくつかのIPアドレスを生成し、テムを地理的に特定してプロットします：

library(iptools)
library(rgeolocate)
library(tidyverse)

百万の（あまりにも均一に分散された）ランダムIPv4アドレスを生成します：

ips <- ip_random(1000000)

そして、それらをジオロケーションします：

system.time(
  rgeolocate::maxmind(
    ips, "~/Data/GeoLite2-City.mmdb", c("longitude", "latitude")
  ) -> xdf
)
##    user  system elapsed 
##   5.016   0.131   5.217 

1mIPv4の場合は5秒。 👍🏼

均一性があるため、泡はばかげて小さくなります。この例では、泡を少し切り上げます。

xdf %>% 
  mutate(
    longitude = (longitude %/% 5) * 5,
    latitude = (latitude %/% 5) * 5
  ) %>%  
  count(longitude, latitude) -> pts

そして、それらをプロットします：

ggplot(pts) +
  geom_point(
    aes(longitude, latitude, size = n), 
    shape=21, fill = "steelblue", color = "white", stroke=0.25
  ) +
  ggalt::coord_proj("+proj=wintri") +
  ggthemes::theme_map() +
  theme(legend.justification = "center") +
  theme(legend.position = "bottom")

あなたは私が「あまりにも均一」という意味を理解することができます。ただし、「実際の」IPv4があるため、gtgである必要があります。

scale_size_area()の使用を検討してください 、しかし、正直なところ、ジオマップにIPv4をプロットしないことを検討してください。私は生計を立てるためにインターネット規模の調査を行っていますが、正確さの主張にはまだ多くの要望があります。そのため、国レベルの帰属を下回ることはめったにありません（そして、「実際の」データに対して支払いを行います）。