Ответ 1
Для аргумента мы предположим, что мы используем фрейм данных data.in, который имеет два столбца данных и некоторую информацию о дате/времени. Сначала мы будем игнорировать информацию о дате и времени.
Функция ggplot
Я закодировал функцию ниже. Меня интересует опыт других людей или предложения о том, как улучшить это.
# WindRose.R
require(ggplot2)
require(RColorBrewer)
plot.windrose <- function(data,
spd,
dir,
spdres = 2,
dirres = 30,
spdmin = 2,
spdmax = 20,
spdseq = NULL,
palette = "YlGnBu",
countmax = NA,
debug = 0){
# Look to see what data was passed in to the function
if (is.numeric(spd) & is.numeric(dir)){
# assume that we've been given vectors of the speed and direction vectors
data <- data.frame(spd = spd,
dir = dir)
spd = "spd"
dir = "dir"
} else if (exists("data")){
# Assume that we've been given a data frame, and the name of the speed
# and direction columns. This is the format we want for later use.
}
# Tidy up input data ----
n.in <- NROW(data)
dnu <- (is.na(data[[spd]]) | is.na(data[[dir]]))
data[[spd]][dnu] <- NA
data[[dir]][dnu] <- NA
# figure out the wind speed bins ----
if (missing(spdseq)){
spdseq <- seq(spdmin,spdmax,spdres)
} else {
if (debug >0){
cat("Using custom speed bins \n")
}
}
# get some information about the number of bins, etc.
n.spd.seq <- length(spdseq)
n.colors.in.range <- n.spd.seq - 1
# create the color map
spd.colors <- colorRampPalette(brewer.pal(min(max(3,
n.colors.in.range),
min(9,
n.colors.in.range)),
palette))(n.colors.in.range)
if (max(data[[spd]],na.rm = TRUE) > spdmax){
spd.breaks <- c(spdseq,
max(data[[spd]],na.rm = TRUE))
spd.labels <- c(paste(c(spdseq[1:n.spd.seq-1]),
'-',
c(spdseq[2:n.spd.seq])),
paste(spdmax,
"-",
max(data[[spd]],na.rm = TRUE)))
spd.colors <- c(spd.colors, "grey50")
} else{
spd.breaks <- spdseq
spd.labels <- paste(c(spdseq[1:n.spd.seq-1]),
'-',
c(spdseq[2:n.spd.seq]))
}
data$spd.binned <- cut(x = data[[spd]],
breaks = spd.breaks,
labels = spd.labels,
ordered_result = TRUE)
# clean up the data
data. <- na.omit(data)
# figure out the wind direction bins
dir.breaks <- c(-dirres/2,
seq(dirres/2, 360-dirres/2, by = dirres),
360+dirres/2)
dir.labels <- c(paste(360-dirres/2,"-",dirres/2),
paste(seq(dirres/2, 360-3*dirres/2, by = dirres),
"-",
seq(3*dirres/2, 360-dirres/2, by = dirres)),
paste(360-dirres/2,"-",dirres/2))
# assign each wind direction to a bin
dir.binned <- cut(data[[dir]],
breaks = dir.breaks,
ordered_result = TRUE)
levels(dir.binned) <- dir.labels
data$dir.binned <- dir.binned
# Run debug if required ----
if (debug>0){
cat(dir.breaks,"\n")
cat(dir.labels,"\n")
cat(levels(dir.binned),"\n")
}
# deal with change in ordering introduced somewhere around version 2.2
if(packageVersion("ggplot2") > "2.2"){
cat("Hadley broke my code\n")
data$spd.binned = with(data, factor(spd.binned, levels = rev(levels(spd.binned))))
spd.colors = rev(spd.colors)
}
# create the plot ----
p.windrose <- ggplot(data = data,
aes(x = dir.binned,
fill = spd.binned)) +
geom_bar() +
scale_x_discrete(drop = FALSE,
labels = waiver()) +
coord_polar(start = -((dirres/2)/360) * 2*pi) +
scale_fill_manual(name = "Wind Speed (m/s)",
values = spd.colors,
drop = FALSE) +
theme(axis.title.x = element_blank())
# adjust axes if required
if (!is.na(countmax)){
p.windrose <- p.windrose +
ylim(c(0,countmax))
}
# print the plot
print(p.windrose)
# return the handle to the wind rose
return(p.windrose)
}
Доказательство концепции и логики
Теперь мы проверим, что код делает то, что мы ожидаем. Для этого мы будем использовать простой набор демо-данных.
# try the default settings
p0 <- plot.windrose(spd = data.in$ws.80,
dir = data.in$wd.80)
Это дает нам этот сюжет:
Итак: мы правильно привязали данные по направлениям и скорости ветра, и, как и ожидалось, закодировали наши данные вне диапазона. Выглядит хорошо!
Использование этой функции
Теперь мы загружаем реальные данные. Мы можем загрузить это из URL-адреса:
data.in <- read.csv(file = "http://midcdmz.nrel.gov/apps/plot.pl?site=NWTC&start=20010824&edy=26&emo=3&eyr=2062&year=2013&month=1&day=1&endyear=2013&endmonth=12&endday=31&time=0&inst=21&inst=39&type=data&wrlevel=2&preset=0&first=3&math=0&second=-1&value=0.0&user=0&axis=1",
col.names = c("date","hr","ws.80","wd.80"))
или из файла:
data.in <- read.csv(file = "A:/blah/20130101.csv",
col.names = c("date","hr","ws.80","wd.80"))
Быстрый способ
Простым способом использования этого с данными M2 является просто передать отдельные векторы для spd и dir (скорость и направление):
# try the default settings
p1 <- plot.windrose(spd = data.in$ws.80,
dir = data.in$wd.80)
Что дает нам этот сюжет:
И если нам нужны пользовательские бункеры, мы можем добавить их в качестве аргументов:
p2 <- plot.windrose(spd = data.in$ws.80,
dir = data.in$wd.80,
spdseq = c(0,3,6,12,20))
Использование фрейма данных и имен столбцов
Чтобы сделать графики более совместимыми с ggplot(), вы также можете передать кадр данных и имя переменных скорости и направления:
p.wr2 <- plot.windrose(data = data.in,
spd = "ws.80",
dir = "wd.80")
Окантовка другой переменной
Мы также можем строить данные по месяцам или годам с использованием возможностей огранки ggplot. Начните с получения отметки времени от даты и часовой информации в data.in и перехода на месяц и год:
# first create a true POSIXCT timestamp from the date and hour columns
data.in$timestamp <- as.POSIXct(paste0(data.in$date, " ", data.in$hr),
tz = "GMT",
format = "%m/%d/%Y %H:%M")
# Convert the time stamp to years and months
data.in$Year <- as.numeric(format(data.in$timestamp, "%Y"))
data.in$month <- factor(format(data.in$timestamp, "%B"),
levels = month.name)
Затем вы можете применить огранку, чтобы показать, как растет ветер в зависимости от месяца:
# recreate p.wr2, so that includes the new data
p.wr2 <- plot.windrose(data = data.in,
spd = "ws.80",
dir = "wd.80")
# now generate the faceting
p.wr3 <- p.wr2 + facet_wrap(~month,
ncol = 3)
# and remove labels for clarity
p.wr3 <- p.wr3 + theme(axis.text.x = element_blank(),
axis.title.x = element_blank())
Комментарии
Некоторые замечания по поводу функции и способа ее использования:
- Входы:
- векторы скорости (
spd) и направления (dir) или имя фрейма данных и имена столбцов, содержащих данные скорости и направления. - дополнительные значения размера бункера для скорости ветра (
spdres) и направления (dirres). -
palette- это имя colorbrewer последовательной палитры, -
countmaxустанавливает диапазон ветровой розы. -
debug- это переключатель (0,1,2) для включения различных уровней отладки.
- векторы скорости (
- Я хотел бы установить максимальную скорость (
spdmax) и счетчик (countmax) для графиков, чтобы я мог сравнивать ветровые электроды из разных наборов данных. - Если скорости ветра превышают (
spdmax), они добавляются как серая область (см. рисунок). Вероятно, мне следовало бы закодировать что-то вродеspdmin, а также области цветового кода, где скорость ветра меньше. - Следуя просьбе, я применил метод использования пользовательских бункеров скорости ветра. Они могут быть добавлены с помощью аргумента
spdseq = c(1,3,5,12). - Вы можете удалить метки ящика с помощью обычных команд ggplot, чтобы очистить ось x:
p.wr3 + theme(axis.text.x = element_blank(),axis.title.x = element_blank()). - В какой-то момент недавно ggplot2 изменил порядок бункеров, так что графики не работали. Я думаю, что это была версия 2.2. Но, если ваши сюжеты выглядят немного странно, измените код, чтобы тест для "2.2" был, возможно, "2.1" или "2.0".
