data.in議論のために、2 つのデータ列とある種の日付/時刻情報を持つデータ フレームを使用していると仮定します。最初は日付と時刻の情報を無視します。
ggplot 関数
以下の関数をコーディングしました。これを改善する方法について、他の人の経験や提案に興味があります。
# 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$spd.binned = with(data, factor(spd.binned, levels = rev(levels(spd.binned))))
spd.colors = rev(spd.colors)
}
# create the plot ----
p.windrose <- ggplot(data = data,
aes(x = dir.binned,
fill = spd.binned)) +
geom_bar() +
scale_x_discrete(drop = FALSE,
labels = waiver()) +
coord_polar(start = -((dirres/2)/360) * 2*pi) +
scale_fill_manual(name = "Wind Speed (m/s)",
values = spd.colors,
drop = FALSE) +
theme(axis.title.x = element_blank())
# adjust axes if required
if (!is.na(countmax)){
p.windrose <- p.windrose +
ylim(c(0,countmax))
}
# print the plot
print(p.windrose)
# return the handle to the wind rose
return(p.windrose)
}
概念実証とロジック
次に、コードが期待どおりに動作することを確認します。このために、デモ データの単純なセットを使用します。
# try the default settings
p0 <- plot.windrose(spd = data.in$ws.80,
dir = data.in$wd.80)
これにより、次のプロットが得られます。
つまり、方向と風速によってデータを正しく分類し、範囲外のデータを期待どおりにコード化しました。いいね！
この機能の使用
次に、実際のデータをロードします。これを URL からロードできます。
data.in <- read.csv(file = "http://midcdmz.nrel.gov/apps/plot.pl?site=NWTC&start=20010824&edy=26&emo=3&eyr=2062&year=2013&month=1&day=1&endyear=2013&endmonth=12&endday=31&time=0&inst=21&inst=39&type=data&wrlevel=2&preset=0&first=3&math=0&second=-1&value=0.0&user=0&axis=1",
col.names = c("date","hr","ws.80","wd.80"))
またはファイルから：
data.in <- read.csv(file = "A:/blah/20130101.csv",
col.names = c("date","hr","ws.80","wd.80"))
手っ取り早い方法
spdこれを M2 データで使用する簡単な方法は、 and dir(速度と方向)の別々のベクトルを渡すことです。
# try the default settings
p1 <- plot.windrose(spd = data.in$ws.80,
dir = data.in$wd.80)
これにより、次のプロットが得られます。
また、カスタム ビンが必要な場合は、それらを引数として追加できます。
p2 <- plot.windrose(spd = data.in$ws.80,
dir = data.in$wd.80,
spdseq = c(0,3,6,12,20))
データ フレームと列名の使用
プロットと との互換性を高めるためggplot()に、データ フレームと、速度変数と方向変数の名前を渡すこともできます。
p.wr2 <- plot.windrose(data = data.in,
spd = "ws.80",
dir = "wd.80")
別の変数によるファセット
ggplot のファセット機能を使用して、月別または年別にデータをプロットすることもできます。data.inの日付と時間の情報からタイム スタンプを取得し、月と年に変換することから始めましょう。
# first create a true POSIXCT timestamp from the date and hour columns
data.in$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)
次に、ファセットを適用して、風配図が月ごとにどのように変化するかを示すことができます。
# 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())
コメント
この機能とその使用方法に関する注意事項:
- 入力は次のとおりです。
spd速度 ( ) と方向 ( )dirのベクトル、またはデータ フレームの名前と、速度と方向のデータを含む列の名前。- 風速 (
spdres) と風向 ( )のビン サイズのオプション値dirres。
palettecolorbrewerシーケンシャル パレットの名前です。countmax風配図の範囲を設定します。debugさまざまなレベルのデバッグを有効にするスイッチ (0,1,2) です。
- 異なるデータ セットのウインド ローズを比較できるように、プロットの最大速度 (
spdmax) とカウント ( )を設定できるようにしたかったのです。countmax
- （ ）を超える風速がある場合は
spdmax、グレーの領域として追加されます（図を参照）。おそらくspdmin同様のコードを作成し、風速がそれよりも小さい地域を色分けする必要があります。
- リクエストに応じて、カスタムの風速ビンを使用する方法を実装しました。
spdseq = c(1,3,5,12)引数を使用して追加できます。
- 通常の ggplot コマンドを使用して度ビン ラベルを削除し、x 軸をクリアできます
p.wr3 + theme(axis.text.x = element_blank(),axis.title.x = element_blank())。
- 最近のある時点で、ggplot2 がビンの順序を変更したため、プロットが機能しなくなりました。これはバージョン2.2だったと思います。ただし、プロットが少し奇妙に見える場合は、「2.2」のテストが「2.1」または「2.0」になるようにコードを変更してください。