График изменения температуры во времени (дата)
Я пытаюсь построить график температуры с течением времени (в виде даты), однако я не уверен, как это сделать.
Смотрите здесь мою исходную таблицу в Excel:
Или как код R:
dput(Average_temperature_period)
structure(list(Sample = c("ZS_IG_1", "AK_SN_1", "JP_IG_2", "AW_IG_1",
"SBB_SN_1", "AW_IG_2", "JvH_IG_3", "JvH_IG_2", "SBB_SN_4", "SBB_SN_3",
"SBB_SN_2", "EF_SN_1", "JP_IG_2", "JvH_IG_3", "EF_SN_1", "JvH_IG_2",
"AK_SN_1", "ZS_IG_1", "AW_IG_1", "SBB_SN_1", "AW_IG_2", "SBB_SN_4",
"SBB_SN_3", "SBB_SN_2"), Sampling_date = c("23/03/2022", "24/03/2022",
"25/03/2022", "25/03/2022", "25/03/2022", "25/03/2022", "29/03/2022",
"29/03/2022", "01/04/2022", "01/04/2022", "01/04/2022", "12/04/2022",
"25/04/2022", "26/04/2022", "28/04/2022", "29/04/2022", "03/05/2022",
"04/05/2022", "10/05/2022", "10/05/2022", "11/05/2022", "11/05/2022",
"12/05/2022", "12/05/2022"), Period = c("March", "March", "March",
"March", "March", "March", "March", "March", "March", "March",
"March", "March", "AprilMay", "AprilMay", "AprilMay", "AprilMay",
"AprilMay", "AprilMay", "AprilMay", "AprilMay", "AprilMay", "AprilMay",
"AprilMay", "AprilMay"), Average_temperature_field = c(7.137037037,
6.966666667, 10.55555556, 7.281481481, 6.874074074, 9.211111111,
9.662962963, 8.12962963, 6.707407407, 6.774074074, 7.162962963,
8.114814815, NA, 11.74814815, 13.51111111, 11.29259259, 15.4962963,
NA, 15.45925926, 17.14814815, 17.72592593, 15.84074074, 16.85555556,
19.78148148), Average_moisture_field = c(33.48518519, 47.35555556,
32.54814815, 34.01851852, 38.66666667, 31.71851852, 23.54814815,
26.83333333, 42.47777778, 29.45555556, 44.50740741, 40.27407407,
25.77407407, 18.91481481, 26.67777778, 16.27407407, 25.38518519,
19.9962963, 18.27777778, 16.14074074, 22.86666667, 23.48518519,
13.93703704, 20.92222222)), row.names = c(NA, 24L), class = "data.frame")
Смотрите здесь мой код в R до сих пор:
##### Soil temperature graph
Average_temperature_period <- read.csv("~/Desktop/First Internship/MicroResp/R/R script/Average_temperature_period.csv")
Average_temperature_period$Sampling_date <- as.character(Average_temperature_period$Sampling_date)
Average_temperature_period <- Average_temperature_period[c(1:24),c(1:5)]
# Change order x axis (past to present)
Average_temperature_period$Sampling_date <- factor(Average_temperature_period$Sampling_date, levels = c("23/03/22","24/03/22","25/03/22","29/03/22","01/04/22","12/04/22","25/04/22","26/04/22","28/04/22","29/04/22","03/05/22","04/05/22","10/05/22","11/05/22","12/05/22"))
# Plot average temperature against the date
ggplot(data=Average_temperature_period, aes(x=Sampling_date, y=Average_temperature_field)) +
geom_smooth(method = "lm", se=FALSE, color = "black", aes(group=1)) +
theme_classic() +
ylab("Average soil temperature (°C)") +
xlab("Sampling date")
По оси x продолжает отображаться «NA» для даты выборки. Кто-нибудь знает, почему и как это исправить? Я хотел бы иметь ось x в порядке даты (от прошлого к настоящему).
Привет, Стефани, добро пожаловать в Stack Overflow. Не могли бы вы предоставить свои данные в виде текста, не изображения ? Запустите dput(Average_temperature_period) в R и скопируйте/вставьте в свой пост. См. здесь, чтобы узнать больше о том, как задавать эффективные вопросы R на SO.
Что ты конкретно имеешь ввиду? Разве столбец даты уже не в формате даты?
@zephryl, спасибо за предложение. Я прикрепил код R через dput в этом посте.
Возможно, сохраните состояние data.frame сразу после read.csv() , в вашем текущем dput() все даты просто NAs.
В R «23.03.2022» — это просто текстовые («символьные») данные. В R есть тип данных Date, который вы хотите использовать для вычислений и построения графиков. в базе R вы бы использовали as.Date(YOUR_DATES, format = "%d/%m/%Y") или, возможно, более удобно использовать lubridate::dmy(YOUR_DATES), где dmy — это функция для синтаксического анализа дат в порядке день-месяц-год.
Ответы 1
Обновление с новыми данными и запросом OP:
добавление этой строки drop_na(Average_temperature_field) %>%
library(tidyverse)
library(lubridate)
df %>%
drop_na(Average_temperature_field) %>%
mutate(Sampling_date = dmy(Sampling_date)) %>%
group_by(Sampling_date) %>%
summarise(avg_temp_day = mean(Average_temperature_field,na.rm = TRUE)) %>%
ggplot(aes(x = Sampling_date, y=avg_temp_day))+
geom_point()+
geom_line()+
scale_x_date(date_labels = "%d %b",date_breaks = "1 day")+
theme_bw()+
theme(axis.text.x = element_text(angle = 45, vjust = 0.5, hjust=1))
Первый ответ: Вот один из способов сделать это. У вас иногда две температуры в день, поэтому я использовал среднее значение для этого дня:
library(tidyverse)
library(lubridate)
df %>%
mutate(Sampling_date = dmy(Sampling_date)) %>%
group_by(Sampling_date) %>%
summarise(avg_temp_day = mean(Average_temperature_field,na.rm = TRUE)) %>%
ggplot(aes(x = Sampling_date, y=avg_temp_day))+
geom_point()+
geom_line()+
scale_x_date(date_labels = "%d %b",date_breaks = "2 day")+
theme_bw()+
theme(axis.text.x = element_text(angle = 45, vjust = 0.5, hjust=1))
данные:
df <- structure(list(Sample = c("ZS_IG_1", "AK_SN_1", "JP_IG_2", "AW_IG_1",
"SBB_SN_1", "AW_IG_2", "JvH_IG_3", "JvH_IG_2", "SBB_SN_4", "SBB_SN_3",
"SBB_SN_2", "EF_SN_1", "JP_IG_2", "JvH_IG_3", "EF_SN_1", "JvH_IG_2",
"AK_SN_1", "ZS_IG_1", "AW_IG_1", "SBB_SN_1", "AW_IG_2", "SBB_SN_4",
"SBB_SN_3", "SBB_SN_2"), Sampling_date = c("23/03/2022", "24/03/2022",
"25/03/2022", "25/03/2022", "25/03/2022", "25/03/2022", "29/03/2022",
"29/03/2022", "01/04/2022", "01/04/2022", "01/04/2022", "12/04/2022",
"25/04/2022", "26/04/2022", "28/04/2022", "29/04/2022", "03/05/2022",
"04/05/2022", "10/05/2022", "10/05/2022", "11/05/2022", "11/05/2022",
"12/05/2022", "12/05/2022"), Period = c("March", "March", "March",
"March", "March", "March", "March", "March", "March", "March",
"March", "March", "AprilMay", "AprilMay", "AprilMay", "AprilMay",
"AprilMay", "AprilMay", "AprilMay", "AprilMay", "AprilMay", "AprilMay",
"AprilMay", "AprilMay"), Average_temperature_field = c(33.48518519,
47.35555556, 32.54814815, 34.01851852, 38.66666667, 31.71851852,
23.54814815, 26.83333333, 42.47777778, 29.45555556, 44.50740741,
40.27407407, 25.77407407, 11.74814815, 13.51111111, 11.29259259,
15.4962963, 19.9962963, 15.45925926, 17.14814815, 17.72592593,
15.84074074, 16.85555556, 19.78148148), Average_moisture_field = c(7.137037037,
6.966666667, 10.55555556, 7.281481481, 6.874074074, 9.211111111,
9.662962963, 8.12962963, 6.707407407, 6.774074074, 7.162962963,
8.114814815, NA, 18.91481481, 26.67777778, 16.27407407, 25.38518519,
NA, 18.27777778, 16.14074074, 22.86666667, 23.48518519, 13.93703704,
20.92222222)), class = "data.frame", row.names = c(NA, -24L))
Большое спасибо за быстрый и полезный ответ. Это именно то, что я хотел.
Мне просто интересно еще одно: я случайно прикрепил сюда неправильные данные о температуре/влажности. Правильный формат теперь прикреплен к исходному сообщению. Однако, когда я использую ваш код, я получаю «пробелы» на графике. Не могли бы вы помочь мне с этой проблемой?
Я проверил это. с вашими новыми данными пробелы верны. Указав, что у вас нет данных по этим дням! Так что мы не можем сейчас сказать, как будет развиваться кривая, потому что у нас нет данных. Так что это нормально иметь прерванную линию! Если вы не хотите прерывать строку, добавьте эту строку: drop_na(Average_temperature_field) %>% как вторую строку после df %>%. Но будьте уверены, что вы хотите это сделать!
Отлично, это сработало отлично. Спасибо за помощь и хорошего дня!
Почему бы не изменить столбец даты на формат даты?