我想提取特定压力水平（press_hpa）下的温度（temp_c）。当我使用dplyr过滤数据（dat）时，我正在创建另一个数据框，其中包含相同的列号（15）和不同的观察长度。有很多解决方案可以从列中绘制多个时间序列，但是我无法匹配该解决方案。.如何绘制显示不同水平温度的多个时间序列（x =日期，y = temp_c，图例= Press_1000，Press_925，Press_850，Press_700 ）？请帮忙..谢谢..
library(ggplot2),
library(dplyr)
library(reshape2)
setwd("C:/Users/Hp/Documents/yr/climatology/")
dat <- read.csv("soundingWMKD.csv", head = TRUE, stringsAsFactors = F)
str(dat)
'data.frame': 6583 obs. of 15 variables:
$ X : int 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 ...
$ pres_hpa : num 1006 1000 993 981 1005 ...
$ hght_m : int 16 70 132 238 16 62 141 213 302 329 ...
$ temp_c : num 24 23.6 23.2 24.6 24.2 24.2 24 23.8 23.3 23.2 ...
$ dwpt_c : num 23.4 22.4 21.5 21.6 23.6 23.1 22.9 22.7 22 21.8 ...
$ relh_pct : int 96 93 90 83 96 94 94 94 92 92 ...
$ mixr_g_kg: num 18.4 17.4 16.6 16.9 18.6 ...
$ drct_deg : int 0 0 NA NA 190 210 212 213 215 215 ...
$ sknt_knot: int 0 0 NA NA 1 3 6 8 11 11 ...
$ thta_k : num 297 297 297 299 297 ...
$ thte_k : num 350 347 345 349 351 ...
$ thtv_k : num 300 300 300 302 300 ...
$ date : chr "2017-11-02" "2017-11-02" "2017-11-02" "2017-11-02" ...
$ from_hr : int 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 ...
$ to_hr : int 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 ...
Press_1000 <- filter(dat,dat$pres_hpa == 1000)
Press_925 <- filter(dat,dat$pres_hpa == 925)
Press_850 <- filter(dat,dat$pres_hpa == 850)
Press_700 <- filter(dat,dat$pres_hpa == 700)
date <- as.Date(dat$date, "%m-%d-%y")
str(Press_1000)
'data.frame': 80 obs. of 15 variables:
$ X : int 2 6 90 179 267 357 444 531 585 675 ...
$ pres_hpa : num 1000 1000 1000 1000 1000 1000 1000 1000 1000 1000 ...
$ hght_m : int 70 62 63 63 62 73 84 71 74 78 ...
$ temp_c : num 23.6 24.2 24.4 24.2 25.4 24 23.8 24 23.8 24 ...
$ dwpt_c : num 22.4 23.1 23.2 22.3 23.9 23.1 23.4 23 23 23.1 ...
$ relh_pct : int 93 94 93 89 91 95 98 94 95 95 ...
$ mixr_g_kg: num 17.4 18.2 18.3 17.3 19.1 ...
$ drct_deg : int 0 210 240 210 210 340 205 290 315 0 ...
$ sknt_knot: int 0 3 2 3 3 2 4 1 1 0 ...
$ thta_k : num 297 297 298 297 299 ...
$ thte_k : num 347 350 351 348 354 ...
$ thtv_k : num 300 301 301 300 302 ...
$ date : chr "2017-11-02" "2017-11-03" "2017-11-04" "2017-11-05" ...
$ from_hr : int 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 ...
$ to_hr : int 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 ...
str(Press_925)
'data.frame': 79 obs. of 15 variables:
$ X : int 13 96 187 272 365 450 537 593 681 769 ...
$ pres_hpa : num 925 925 925 925 925 925 925 925 925 925 ...
$ hght_m : int 745 747 746 748 757 764 757 758 763 781 ...
$ temp_c : num 21.8 22 22.4 23.2 22.2 20.6 22.4 22 22.4 22.2 ...
$ ... 'truncated'
all_series = rbind(date,Press_1000,Press_925,Press_850,Press_700)
meltdf <- melt(all_series,id.vars ="date")
ggplot(meltdf,aes(x=date,y=value,colour=variable,group=variable)) +
geom_line()
答案 0 :(得分：1)
有两种解决方法。您追求的目标可能取决于基岩问题（我们不知道）。
1）对于每个data.frame，您都具有所有必要的列，并且可以使用例如
来绘制每个源（data.frame）。ggplot()... +
geom_line(data = Press_1000, aes(...)) +
geom_line(data = Press_925, aes(...)) ...
请注意，您将必须为每个来源指定颜色，并带有一个图例为PITA。
2）将所有data.frame组合到一个大对象中，并创建一个附加列，指示数据的来源（观察值来自哪个data.frame）。这将是您当前aes调用中的映射变量（例如颜色，填充，分组）。即时传奇。