これは私のデータ フレームの最初の 10 行です。
head(test.data,10)
# A tibble: 10 x 5
date o2.permeg co2.ppm apo o2.spike
<time> <dbl> <dbl> <dbl> <chr>
1 2015-01-01 00:00:00 -685.09 413.023 -354.1816 N
2 2015-01-01 00:02:00 -695.10 412.894 -364.8690 N
3 2015-01-01 00:04:00 -687.84 412.979 -357.1627 N
4 2015-01-01 00:06:00 -683.23 412.866 -353.1460 N
5 2015-01-01 00:08:00 -683.28 412.755 -353.7788 N
6 2015-01-01 00:10:00 -685.40 412.647 -356.4659 N
7 2015-01-01 00:12:00 -687.80 412.659 -358.8029 N
8 2015-01-01 00:14:00 -662.79 412.665 NA Y
9 2015-01-01 00:16:00 -684.17 412.762 -354.6321 N
10 2015-01-01 00:18:00 -680.37 412.720 -351.0526 N
ご覧のとおり、o2.spike という名前の最後の列があり、N と Y の文字が含まれています。N はデータ ポイントがスパイクではないことを意味し、Y はそれがスパイクであることを意味します。このサンプルでは Y は 1 つしかありませんが、実際のフレームでは負荷があり、ランダムに配置されています。
私の望みは、プロット内のすべてのデータ ポイントをプロットすることであり、Y でマークされたデータ ポイントは別の色でプロットされます。
参考までに、これは私がすべてをプロットするために使用している現在のコードです。最初の 3 つの変数は赤、緑、青でプロットされます。たとえば、「Y」行をピンクでプロットします。
library(openair)
test.data$yr_day <- format(as.Date(test.data$date), "%Y-%m-%d")
dir.create(daily) # where "daily" is the path of the folder I want to save the plots into
for (d in unique(test.data$yr_day)) {
mypath <- file.path(daily, paste(name, d, ".png", sep = "" ))
png(filename = mypath, width = 963, height = 690)
timePlot(subset(test.data, yr_day == d),
plot.type = "p",
pollutant = c("co2.ppm", "o2.permeg", "apo"),
y.relation = "free",
date.pad = TRUE,
pch = c(19,19,19),
cex = 0.2,
xlab = paste("Time of day in hours on", d),
ylab = "CO2, O2, and APO concentrations",
name.pol = c("CO2 (ppm)", "O2 (per meg)", "APO (per meg)"),
date.breaks = 24,
date.format = "%H:%M"
)
dev.off()
}
プロットの例 (スパイクでないものと同じ色のすべてのスパイクを含む) は次のとおりです。
では、スパイクを他の色とは異なる色でプロットするにはどうすればよいでしょうか? どうもありがとうございました！
編集：セバスチャンからの質問に応じて、これを追加しました（そこからデータを抽出する方法がわからない）
dput(head(test.data,20))
structure(list(date = structure(c(1420070400, 1420070520, 1420070640,
1420070760, 1420070880, 1420071000, 1420071120, 1420071240, 1420071360,
1420071480, 1420071600, 1420071720, 1420071840, 1420071960, 1420072080,
1420072200, 1420072320, 1420072440, 1420072560, 1420072680), class = c("POSIXct",
"POSIXt"), tzone = "GMT"), o2.permeg = c(-685.09, -695.1, -687.84,
-683.23, -683.28, -685.4, -687.8, -662.79, -684.17, -680.37,
-684.66, -686.13, -683.27, -680.77, -682.16, -692.54, NA, NA,
NA, NA), co2.ppm = c(413.023, 412.894, 412.979, 412.866, 412.755,
412.647, 412.659, 412.665, 412.762, 412.72, 412.692, 412.71,
412.757, 412.838, 412.922, 413.019, NA, NA, NA, NA), apo = c(-354.181646778043,
-364.868973747017, -357.162673031026, -353.145990453461, -353.778806682578,
-356.465871121718, -358.802863961814, NA, -354.632052505966,
-351.052577565632, -355.489594272076, -356.86508353222, -353.75830548926,
-350.833007159904, -351.781957040573, -361.652649164678, NA,
NA, NA, NA), o2.spike = c("N", "N", "N", "N", "N", "N", "N",
"Y", "N", "N", "N", "N", "N", "N", "N", "N", "N", "N", "N", "N"
)), .Names = c("date", "o2.permeg", "co2.ppm", "apo", "o2.spike"
), row.names = c(NA, -20L), class = c("tbl_df", "tbl", "data.frame"
))