绘制不同地点的气候数据
我想在一个图表中比较两个不同位置的气候数据（温度TMP）。为了使它更复杂，时间重叠但不一样。我知道，我无法真正比较这些数据。因此，我想在一个图表中创建一个显示此问题的图表。
提前感谢您的帮助。
我附上了我的数据子集
{location time PAR HMD TMP DEW
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NLAD 1.3.15 1:30 0 84 -13.2 -15.4
NLAD 1.3.15 1:45 0 82.8 -13.2 -15.5
NLAD 1.3.15 2:00 0 81.7 -13.1 -15.6
NLAD 1.3.15 2:15 0 81.3 -13.1 -15.6
NLAD 1.3.15 2:30 0 81.4 -13.1 -15.6
NLAD 1.3.15 2:45 0 82.8 -13.2 -15.5
NLAD 1.3.15 3:00 0 84.6 -13.2 -15.2
NLAD 1.3.15 3:15 0 85.4 -13 -15
NLAD 1.3.15 3:30 0 85.5 -12.9 -14.9
NLAD 1.3.15 3:45 0 85.2 -13.1 -15.1
NLAD 1.3.15 4:00 0 85.2 -13 -15
NLAD 1.3.15 4:15 0 86.1 -12.9 -14.7
NLAD 1.3.15 4:30 0 86.6 -12.7 -14.5
NLAD 1.3.15 4:45 0 86.8 -12.7 -14.4
NLAD 1.3.15 5:00 0 87 -12.6 -14.3
NLAD 1.3.15 5:15 0 87.4 -12.8 -14.5
NLAD 1.3.15 5:30 0 87.9 -12.8 -14.4
NLAD 1.3.15 5:45 0 88.2 -12.6 -14.1
NLAD 1.3.15 6:00 0 88.1 -12.4 -14
NLAD 1.3.15 6:15 0 87.9 -12.3 -13.9
NLAD 1.3.15 6:30 0 87.7 -12.3 -14
NLAD 1.3.15 6:45 0 88 -12.6 -14.2
NLAD 1.3.15 7:00 0 88.8 -12.4 -13.9
NLAD 1.3.15 7:15 0 89.8 -12.3 -13.6
NLAD 1.3.15 7:30 0 90.5 -12.2 -13.4
NLAD 1.3.15 7:45 0 90.3 -12.3 -13.6
NLAD 1.3.15 8:00 0 89.4 -12.2 -13.6
NLAD 1.3.15 8:15 0 87.7 -12.4 -14
NLAD 1.3.15 8:30 0 86.9 -12.4 -14.1
NLAD 1.3.15 8:45 16 85.4 -12.4 -14.4
NLAD 1.3.15 9:00 35 84 -12.4 -14.5
NLAD 1.3.15 9:15 53 83.8 -12.6 -14.7
NLAD 1.3.15 9:30 76 84.2 -12.6 -14.7
NLAD 1.3.15 9:45 104 83 -12.3 -14.6
NLAD 1.3.15 10:00 123 81.1 -12.1 -14.6
NLAD 1.3.15 10:15 136 76.9 -11.7 -14.9
NLAD 1.3.15 10:30 181 71.8 -11.1 -15.1
NLAD 1.3.15 10:45 203 69.6 -10.7 -15.2
NLAD 1.3.15 11:00 257 66.6 -10.4 -15.4
NLAD 1.3.15 11:15 385 61.2 -9.8 -15.9
NLAD 1.3.15 11:30 523 54.1 -8.5 -16.1
NLAD 1.3.15 11:45 734 50.4 -8.2 -16.8
NLAD 1.3.15 12:00 139 51.8 -9.2 -17.3
NLAD 1.3.15 12:15 342 60.7 -9.8 -16
NLAD 1.3.15 12:30 484 58.8 -9.9 -16.4
NLAD 1.3.15 12:45 278 58.5 -9.6 -16.2
NLAD 1.3.15 13:00 554 58.6 -8.9 -15.6
NLAD 1.3.15 13:15 827 55.5 -7.9 -15.3
NLAD 1.3.15 13:30 249 53.7 -7.9 -15.7
NLAD 1.3.15 13:45 255 55.9 -9.2 -16.4
NLAD 1.3.15 14:00 348 58.5 -9.3 -15.9
NLAD 1.3.15 14:15 1006 53.5 -7.7 -15.6
NLAD 1.3.15 14:30 372 48 -7.7 -16.9
NLAD 1.3.15 14:45 317 50.4 -8.7 -17.2
NLAD 1.3.15 15:00 359 51.3 -8.1 -16.4
NLAD 1.3.15 15:15 728 50.2 -8.2 -16.8
NLAD 1.3.15 15:30 520 51.3 -8.8 -17.1
NLAD 1.3.15 15:45 270 49 -8.4 -17.3
NLAD 1.3.15 16:00 591 49.2 -8 -16.8
NLAD 1.3.15 16:15 611 46 -8 -17.7
NLAD 1.3.15 16:30 449 50.6 -8.7 -17.1
NLAD 1.3.15 16:45 401 52.2 -8.9 -17
NLAD 1.3.15 17:00 230 53.8 -9.8 -17.5
NLAD 1.3.15 17:15 124 57.9 -10.2 -16.9
NLAD 1.3.15 17:30 157 59.2 -10.4 -16.8
NLAD 1.3.15 17:45 115 61.9 -11.1 -16.9
NLAD 1.3.15 18:00 86 64.7 -11.4 -16.7
NLAD 1.3.15 18:15 70 68 -11.6 -16.3
NLAD 1.3.15 18:30 48 70 -12.1 -16.4
NLAD 1.3.15 18:45 26 73.4 -12.6 -16.3
NLAD 1.3.15 19:00 16 76.3 -12.9 -16.2
NLAD 1.3.15 19:15 0 78.5 -13.2 -16.2
NLAD 1.3.15 19:30 0 80.1 -13.5 -16.2
NLAD 1.3.15 19:45 0 81.8 -13.7 -16.2
NLAD 1.3.15 20:00 0 82.8 -13.7 -16
NLAD 1.3.15 20:15 0 83.7 -13.8 -16
NLAD 1.3.15 20:30 0 84.3 -13.6 -15.7
NLAD 1.3.15 20:45 0 83.9 -13.4 -15.5
NLAD 1.3.15 21:00 0 82.7 -13.3 -15.7
NLAD 1.3.15 21:15 0 81.6 -13.4 -15.9
NLAD 1.3.15 21:30 0 82.4 -13.3 -15.6
NLAD 1.3.15 21:45 0 84 -13.4 -15.5
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NLAD 1.3.15 22:15 0 84 -13.3 -15.4
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NLAD 1.3.15 22:45 0 81.9 -13.3 -15.8
NLAD 1.3.15 23:00 0 82 -13.4 -15.8
NLAD 1.3.15 23:15 0 83.3 -13.2 -15.5
NLAD 1.3.15 23:30 0 84.4 -13.1 -15.2
NLAD 1.3.15 23:45 0 85.9 -13 -14.9}
2 个答案:
答案 0 :(得分：2)
对于以下内容，我假设您的数据位于名为df的数据框中。
首先，您需要将时间列转换为POSIX对象。
有几种方法可以实现，例如使用as.POSIXct。
请注意，由于您的日期格式是非标准格式，因此您需要指定format参数。
df$time <- as.POSIXct(df$time, format="%d.%m.%y %T")
现在，您可以按位置拆分数据，以便创建一个每个位置包含一个元素的列表
df.split <- split(df, df$location)
您现在可以使用其索引访问每个元素（例如df.split[[2]]以获取第二个元素），或者使用其名称（例如df.split$NLAD）。
对于每个元素，您只需使用绘图函数绘制温度：
plot(TMP~time, df.split[[1]], t="o", pch=20)
如果你想在同一个地块上绘制所有东西，你可以这样做：
# Create an empty plot with appropriate limits
# We hide the x axis with xaxt="n" because otherwise dates
# are not printed nicely
plot(0, t="n", xlab="Time", ylab="Temperature",
xlim=c(min(df$time), max(df$time)), ylim=c(-15, 25),
las=1, xaxt="n")
# Use sapply to go through each element of the list (location)
# and points to add to the graph
sapply(df.split, function(x){points(x$time, x$TMP, t="o", pch=20, cex=0.7)})
# Add a nice x axis
ticks <- seq(min(df$time), max(df$time), 3600*6) # Ticks every 6 hours
axis(1, at=ticks, labels = strftime(ticks, "%d/%m %H:%M"))
注意：我将您的数据保存在csv文件中并使用
导入df <- read.csv("tempdata.csv")
请确保将dput的输出放在下一个问题上，这会让那些回答的人更容易（并且一定要阅读this）。
答案 1 :(得分：2)
我将数据复制到文件中并使用read.table，因此我必须调整列名称。
tmp <- read.table("c:/users/a904599/desktop/file.txt", skip = 1)
colnames(tmp) <- c("Loc", "Date", "Time", "PAR", "HMD", "TMP", "DEW")
之后，我创建了一个DateTime列并转换为POSIX。
tmp$DateTime <- with(tmp, paste(Date, Time))
tmp$DateTime <- as.POSIXct(tmp$DateTime, format = "%d.%m.%y %H:%M")
现在melt和ggplot应该会产生你想要的东西。
require(reshape2)
require(ggplot2)
tmp2 <- melt(tmp, id.vars = c("Loc", "DateTime"),
measure.vars = c("PAR", "HMD", "TMP", "DEW"),
variable.name = "Parameter",
value.name = "Value")
ggplot(tmp2, aes(DateTime, Value, col = Loc)) +
facet_wrap(~Parameter, ncol = 1, scales = "free_y") +
geom_line()
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