données climatiques du terrain de différents emplacements

Je voudrais comparer les données climatiques (température TMP) de deux emplacements différents dans un graphique. Pour le rendre plus compliqué, le temps se chevauche mais pas le même. Je sais, je ne peux pas vraiment comparer ces données. Par conséquent, je voudrais faire un graphique qui montre ce problème dans un graphique.données climatiques du terrain de différents emplacements

Merci pour votre aide à l'avance.

J'attaché un sous-ensemble de mes données

{location time PAR HMD TMP DEW 
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NLAD 28.2.15 21:30 0 74.5 -13.4 -16.9 
NLAD 28.2.15 21:45 0 74.8 -13.4 -16.9 
NLAD 28.2.15 22:00 0 75.6 -13.4 -16.8 
NLAD 28.2.15 22:15 0 76.2 -13.4 -16.7 
NLAD 28.2.15 22:30 0 76.3 -13.4 -16.7 
NLAD 28.2.15 22:45 0 76.4 -13.4 -16.7 
NLAD 28.2.15 23:00 0 76.6 -13.4 -16.7 
NLAD 28.2.15 23:15 0 76.8 -13.5 -16.7 
NLAD 28.2.15 23:30 0 77 -13.5 -16.7 
NLAD 28.2.15 23:45 0 77 -13.5 -16.7 
NLAD 1.3.15 0:00 0 77.4 -13.5 -16.6 
NLAD 1.3.15 0:15 0 78.1 -13.5 -16.5 
NLAD 1.3.15 0:30 0 79 -13.5 -16.4 
NLAD 1.3.15 0:45 0 80 -13.6 -16.3 
NLAD 1.3.15 1:00 0 81.9 -13.4 -15.9 
NLAD 1.3.15 1:15 0 83.8 -13.2 -15.4 
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 
NLAD 1.3.15 22:00 0 84.4 -13.3 -15.4 
NLAD 1.3.15 22:15 0 84 -13.3 -15.4 
NLAD 1.3.15 22:30 0 83 -13.3 -15.6 
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}

Source

2015-04-20 conva

S'il vous plaît modifier votre message et utiliser 'dput' pour attacher des données. Pour l'instant, c'est illisible. –

J'ai copié les données dans un fichier et utilisé read.table, par conséquent j'ai dû ajuster les noms de colonnes.

tmp <- read.table("c:/users/a904599/desktop/file.txt", skip = 1) 

colnames(tmp) <- c("Loc", "Date", "Time", "PAR", "HMD", "TMP", "DEW")

Ensuite, j'ai créé une colonne DateTime et j'ai converti en POSIX.

tmp$DateTime <- with(tmp, paste(Date, Time)) 

tmp$DateTime <- as.POSIXct(tmp$DateTime, format = "%d.%m.%y %H:%M")

maintenant melt et ggplot devrait donner ce que vous voulez.

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()

enter image description here

Source

2015-04-20 13:00:56

Pour ce qui suit je suppose que vos données sont dans une trame de données appelé df.

Tout d'abord, vous devez convertir votre colonne temporelle en un objet POSIX.

Il existe plusieurs façons de le faire, par exemple en utilisant as.POSIXct. Notez que, comme votre format de date n'est pas standard, vous devez spécifier le paramètre format.

df$time <- as.POSIXct(df$time, format="%d.%m.%y %T")

Maintenant, vous pouvez diviser les données sur l'emplacement, de sorte qu'il va créer une liste avec un élément par emplacement

df.split <- split(df, df$location)

Vous pouvez désormais accéder à chaque élément en utilisant son index (par exemple df.split[[2]] pour obtenir le deuxième élément) ou en utilisant son nom (par exemple df.split$NLAD).

Pour chaque élément, vous pouvez tracer la température en utilisant simplement la fonction du terrain:

plot(TMP~time, df.split[[1]], t="o", pch=20)

Si vous voulez tracer tout sur la même parcelle que vous pouvez faire:

# 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"))

Remarque: J'ai enregistré vos données dans un fichier .csv et les ai importées en utilisant

df <- read.csv("tempdata.csv")

Assurez-vous de mettre la sortie de dput pour votre prochaine question, cela rend les choses beaucoup plus facile pour ceux qui répondent (et assurez-vous de lire this).

Source

2015-04-20 12:54:00 nico

données climatiques du terrain de différents emplacements

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