R ggplot2 calcul des données horaires

j'essaie de tracer les données météorologiques horaires provenant d'une station météorologique avec ggplot2 (c'est ma première fois avec ggplot). J'ai réussi à tracer les données quotidiennes, mais j'ai un problème quand je passe aux données horaires. Les fichiers de données ressemblent à ça:

FECHA H_SOLAR;DIR_M;VEL_M;TEMP_M;HR;PRECIP
01/06/14 00:50:00;314.3;1.9;14.1;68.0;-99.9
01/06/14 01:50:00;322.0;1.6;13.3;68.9;-99.9
01/06/14 02:50:00;303.5;2.1;12.3;70.9;-99.9
01/06/14 03:50:00;302.4;1.6;11.6;73.1;-99.9
01/06/14 04:50:00;306.5;1.2;10.9;76.4;-99.9
01/06/14 05:50:00;317.1;0.8;12.6;71.5;-99.9
01/06/14 06:50:00;341.8;0.0;17.1;58.8;-99.9
01/06/14 07:50:00;264.6;1.2;21.8;44.9;-99.9
01/06/14 08:50:00;253.8;2.9;24.7;32.2;-99.9
01/06/14 09:50:00;254.6;3.7;26.7;27.7;-99.9
01/06/14 10:50:00;250.7;4.3;28.3;24.9;-99.9
01/06/14 11:50:00;248.5;5.3;29.1;22.6;-99.9
01/06/14 12:50:00;242.8;4.7;30.3;20.4;-99.9
01/06/14 13:50:00;260.7;4.9;31.3;17.4;-99.9
01/06/14 14:50:00;251.8;5.1;31.9;17.1;-99.9
01/06/14 15:50:00;258.1;4.6;32.4;15.3;-99.9
01/06/14 16:50:00;254.3;5.7;32.4;14.0;-99.9
01/06/14 17:50:00;252.5;4.6;32.0;14.1;-99.9
01/06/14 18:50:00;257.4;3.8;31.1;14.9;-99.9
01/06/14 19:50:00;135.8;4.2;26.0;41.2;-99.9
01/06/14 20:50:00;126.0;1.7;23.5;48.7;-99.9
01/06/14 21:50:00;302.8;0.7;21.6;53.9;-99.9
01/06/14 22:50:00;294.2;1.1;19.3;67.4;-99.9
01/06/14 23:50:00;308.5;1.0;17.5;72.4;-99.9

j'ai utilisé cette commande R pour tracer les données:

datos=read.csv("utiel.dat",sep=";",header=T,na.strings="-99.9")

dia=as.Date(datos[,1],"%y/%m/%d")       # Crear índice dia
veloc=zoo(datos[,c("VEL_M")],dia)       

gveloc=ggplot(data=datos,aes(dia,veloc))

gveloc + geom_point(colour="blue",cex=1) + ylab("Velocidad (km/h)") + xlab("Fecha") + opts(title="Velocidad media horaria") + scale_x_date(limits = as.Date(c("2007-01-01","2007-01-31")),format = "%Y-%m-%d")

et obtenu ce graphique mensuel avec toutes les données d'un seul jour dans la même coordonnée x (c.-à-d. le même jour comme il pourrait être attendu)

Hourly wind data with ggplot2

Comment puis-je réussir à lire non seulement le jour mais l'heure pour que chaque point puisse être tracé dans sa propre coordonnée x/time? Je pense que le problème commence avant de tracer mais je n'ai pas pu trouver comment lire date comme YY / MM / JJ H:M:S

Merci d'avance

Solution: Juste un plus de mettre le code a fonctionné pour moi

 datos$dia=as.POSIXct(datos[,1], format="%y/%m/%d %H:%M:%S")  # Read date/time as POSIXct

 ggplot(data=datos,aes(x=dia, y=TEMP_M)) + 
   geom_point(colour="red") + 
   ylab("Temperatura (ºC)") + 
   xlab("Fecha") + 
   opts(title="Temperatura media") + 
   scale_x_datetime(limits=c(as.POSIXct('2008/02/01'), as.POSIXct('2008/02/02')) ,format =  "%Y-%m-%d")

j'Espère que ça aide quelqu'un d'autre, merci Andrie et G. Grothendieck

17
demandé sur Cœur 2011-10-03 18:57:13

2 réponses

as.Date ne saisissez que l'élément date. Pour capturer le temps, vous devez utiliser as.POSIXct:

Recréer vos données:

zz <- tempfile()
cat("
FECHA H_SOLAR;DIR_M;VEL_M;TEMP_M;HR;PRECIP
01/06/14 00:50:00;314.3;1.9;14.1;68.0;-99.9
01/06/14 01:50:00;322.0;1.6;13.3;68.9;-99.9
01/06/14 02:50:00;303.5;2.1;12.3;70.9;-99.9
01/06/14 03:50:00;302.4;1.6;11.6;73.1;-99.9
01/06/14 04:50:00;306.5;1.2;10.9;76.4;-99.9
01/06/14 05:50:00;317.1;0.8;12.6;71.5;-99.9
01/06/14 06:50:00;341.8;0.0;17.1;58.8;-99.9
01/06/14 07:50:00;264.6;1.2;21.8;44.9;-99.9
01/06/14 08:50:00;253.8;2.9;24.7;32.2;-99.9
01/06/14 09:50:00;254.6;3.7;26.7;27.7;-99.9
01/06/14 10:50:00;250.7;4.3;28.3;24.9;-99.9
01/06/14 11:50:00;248.5;5.3;29.1;22.6;-99.9
01/06/14 12:50:00;242.8;4.7;30.3;20.4;-99.9
01/06/14 13:50:00;260.7;4.9;31.3;17.4;-99.9
01/06/14 14:50:00;251.8;5.1;31.9;17.1;-99.9
01/06/14 15:50:00;258.1;4.6;32.4;15.3;-99.9
01/06/14 16:50:00;254.3;5.7;32.4;14.0;-99.9
01/06/14 17:50:00;252.5;4.6;32.0;14.1;-99.9
01/06/14 18:50:00;257.4;3.8;31.1;14.9;-99.9
01/06/14 19:50:00;135.8;4.2;26.0;41.2;-99.9
01/06/14 20:50:00;126.0;1.7;23.5;48.7;-99.9
01/06/14 21:50:00;302.8;0.7;21.6;53.9;-99.9
01/06/14 22:50:00;294.2;1.1;19.3;67.4;-99.9
01/06/14 23:50:00;308.5;1.0;17.5;72.4;-99.9
", file=zz)

datos=read.csv(zz, sep=";", header=TRUE, na.strings="-99.9")

Convertissez les dates en POSIXct et imprimer:

library(ggplot2)

datos=read.csv(zz, sep=";", header=TRUE, na.strings="-99.9")

datos$dia=as.POSIXct(datos[,1], format="%y/%m/%d %H:%M:%S")  

ggplot(data=datos,aes(x=dia, y=TEMP_M)) + 
  geom_path(colour="red") + 
  ylab("Temperatura (ºC)") + 
  xlab("Fecha") + 
  opts(title="Temperatura media")

enter image description here

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répondu Andrie 2011-10-03 15:10:52

puisque vous utilisez zoo nous pouvons utiliser read.zoo mettre en place les données, z, puis de la parcelle à l'aide de plot.zoo,xyplot.zoo ou ggplot2 qplot. Nous montrons tous les trois ci-dessous.

Lines <- "FECHA H_SOLAR;DIR_M;VEL_M;TEMP_M;HR;PRECIP
01/06/14 00:50:00;314.3;1.9;14.1;68.0;-99.9
01/06/14 01:50:00;322.0;1.6;13.3;68.9;-99.9
01/06/14 02:50:00;303.5;2.1;12.3;70.9;-99.9
01/06/14 03:50:00;302.4;1.6;11.6;73.1;-99.9
01/06/14 04:50:00;306.5;1.2;10.9;76.4;-99.9
01/06/14 05:50:00;317.1;0.8;12.6;71.5;-99.9
01/06/14 06:50:00;341.8;0.0;17.1;58.8;-99.9
01/06/14 07:50:00;264.6;1.2;21.8;44.9;-99.9
01/06/14 08:50:00;253.8;2.9;24.7;32.2;-99.9
01/06/14 09:50:00;254.6;3.7;26.7;27.7;-99.9
01/06/14 10:50:00;250.7;4.3;28.3;24.9;-99.9
01/06/14 11:50:00;248.5;5.3;29.1;22.6;-99.9
01/06/14 12:50:00;242.8;4.7;30.3;20.4;-99.9
01/06/14 13:50:00;260.7;4.9;31.3;17.4;-99.9
01/06/14 14:50:00;251.8;5.1;31.9;17.1;-99.9
01/06/14 15:50:00;258.1;4.6;32.4;15.3;-99.9
01/06/14 16:50:00;254.3;5.7;32.4;14.0;-99.9
01/06/14 17:50:00;252.5;4.6;32.0;14.1;-99.9
01/06/14 18:50:00;257.4;3.8;31.1;14.9;-99.9
01/06/14 19:50:00;135.8;4.2;26.0;41.2;-99.9
01/06/14 20:50:00;126.0;1.7;23.5;48.7;-99.9
01/06/14 21:50:00;302.8;0.7;21.6;53.9;-99.9
01/06/14 22:50:00;294.2;1.1;19.3;67.4;-99.9
01/06/14 23:50:00;308.5;1.0;17.5;72.4;-99.9"
cat(Lines, "\n", file = "data.txt")

library(zoo)
z <- read.zoo("data.txt", header = TRUE, sep = ";", na.strings = "-99.9", 
        tz = "", format = "%y/%m/%d %H:%M:%S")
# move last 12 points into following day
time(z)[13:24] <- time(z)[13:24] + 24 * 60 * 60
xlim <- as.POSIXct(c("2001-06-14 00:00:00", "2001-06-14 12:00:00"))

Ici sont les 3 façons de parcelle:

1 - classique graphiques en utilisant plot.zoo:

# Create manual axis since classic graphic's default is not so good.
# Axis might be ok for real data in which case manual axis setting can be omitted
plot(z$VEL_M, type = "p", xlab = "X", ylab = "Y", col = "blue", xlim = xlim,
    xaxt = "n")
xaxis <- seq(xlim[1], xlim[2], by = "hour")
axis(1, xaxis, as.POSIXlt(xaxis)$hour)

2 - graphisme en treillis en utilisant xyplot.zoo:

library(lattice)
xyplot(z$VEL_M, type = "p", xlab = "X", ylab = "Y", col = "blue", xlim = xlim)

3-ggplot2 à l'aide de qplot:

# unlike classic graphics and lattice graphics, zoo currently 
# does not have a specific interface but we can do this:
library(ggplot2)
qplot(time(z), z$VEL_M, xlab = "X", ylab = "Y") + 
    geom_point(colour = "blue") +
    scale_x_datetime(limits = xlim)

EDIT:

Avez modifié l'exemple pour illustrer la limitation de l'axe des abscisses.

6
répondu G. Grothendieck 2011-10-07 15:18:27