Rで折れ線グラフ
Rで時系列データの折れ線グラフを作る
グラフを書くことよりも日付の処理が面倒だったのでそのメモ
12 December 2020 追記
データは異なるがPythonでも書いてみた
mecobalamin.hatenablog.com
追記ここまで
作りたいのは気温と海水温の時系列グラフ
気温と海水温の軸を左右に分けて、日付の軸は共通にする
折れ線グラフの赤が海水温で青が気温を示す
気温と海水温の時系列データは気象庁からダウンロードする
気温：気象庁、過去の気象データ
気象庁|過去の気象データ・ダウンロード
海水温：東京管区気象台
https://www.jma-net.go.jp/tokyo/sub_index/kaiyou/sst/index.html
ファイルを見ると日付のフォーマットが違うことがわかる
今回に限らず、データによって日付の書き方が違うことはよくある
まず日付のフォーマットを揃える事から始める
気温のデータはcsv形式でダウンロードできて、
いろいろ情報が入っているが、
日付と気温以外のデータをexcelなどで削って使う
削ったデータをRで取り込んでみるとこんな感じ
data.air <- read.table("airtemp_2017-2019.csv", sep = ",")
>head(data.air) 1 ダウンロードした時刻：2019/03/20 12:34:56 2 羽田 羽田 羽田 3 年月日 平均気温(℃) 最高気温(℃) 最低気温(℃) 4 2017/1/1 8.6 12.5 3.7 5 2017/1/2 8.6 11.9 5.1 6 2017/1/3 8.9 13.6 3.7
これだと使いにくいのでヘッダーと何行スキップするかを指定する
また、ラベルを付け直して、一列目を日付のデータ形式に変換する
必要な列だけ取り出してデータの形式を変換する
気温のデータはファイルから読み込んだままだとfactor形式なので、
一度characterに変えてそれからnumericにする
手順についてググるといろいろ出てくる
【R】factor型について(2)_因子型(factor)から数値型(numeric)に戻すと数値が変わる? - 一所懸命に手抜きする
それと日付に関連してロケールを指定する必要があるらしい
なぜか？と聞かれると答えられないのだが。。。
コマンドはSys.setlocale()を使う
Sys.setlocale("LC_TIME", "C") data.air <- read.table("airtemp_2017-2019.csv", header = TURE, skip = 2, sep = ",") label.air <- c("date", "haneda_ave", "haneda_high", "haneda_low") colnames(data.air) <- label.air data.air$date <- as.POSIXct(as.Date(data.air$date, format = "%Y/%m/%d")) data.air <- data.air[c("date", "haneda_ave")] data.air[,1] <- as.Date(data.air[,1]) data.air[,2] <- as.numeric(as.character(data.air[,2]))
変換した結果がこれ
>head(data.air)
date haneda_ave
1 2017-01-01 8.6
2 2017-01-02 8.6
3 2017-01-03 8.9
4 2017-01-04 9.5
5 2017-01-05 7.4
6 2017-01-06 5.8海水温はテキストデータで手に入るが日付が
年・月・日で別の列になっていて、
ヘッダーと同じ文字列がデータの最後の行にも入っている
yyyy mm dd areaNo. flag Temp. 1 2017 01 01 704 R 25.16 2 2017 01 02 704 R 25.41 3 2017 01 03 704 R 25.58
ファイルを読み込んだら最後の行を取り除いて
年・月・日を一つにまとめたあとに日付のデータ形式に変換し、
必要な列だけ取り出す
こっちもfactorをcharacter -> numericの順に変換する
data.sea <- read.table("seatemp_2017-2019.txt", header = T, sep = ",") data.sea <- data.sea[-nrow(data.sea),] data.sea$date <- paste(data.sea[,1], data.sea[,2], data.sea[,3], sep = ".") data.sea$date <- as.POSIXct(as.Date(data.sea$date, format = "%Y.%m.%d")) data.sea <- data.sea[c("date", "Temp.")] data.sea[,1] <- as.Date(data.sea[,1]) data.sea[,2] <- as.numeric(as.character(data.sea[,2]))
結果こうなる
date Temp. 1 2017-01-01 25.16 2 2017-01-02 25.41 3 2017-01-03 25.58 4 2017-01-04 25.66 5 2017-01-05 25.66 6 2017-01-06 25.59
これを次の関数に投げるとグラフが出力される
PlotLineChart <- function(data.air, data.sea){ # 日付の最小値と最大値を取得する Date.All <- as.Date(unique(append(data.air$date, data.sea$date))) Date.Range <- c(min(Date.All), max(Date.All)) # マージンの調整、下、左、上、右の順 par(mar = c(5, 5, 1, 5)) # 1つ目のデータのプロット、軸を書かない # lは折れ線グラフ plot(data.air[,1], data.air[,2], xlab = "", ylab = "", xlim = Date.Range, # x軸の最小と最大 ylim = c(-15, 35), # y軸の最小と最大 type = "l", col = "gray", axes = FALSE ) # 1つ目のデータのプロット、点を描く points(data.air[,1], data.air[,2], pch = 16, cex = 1, lwd = 1, col = "blue") # 軸ラベルを書く、4=右、3行目 mtext("Air Temperature (Deg C)", side = 4, line = 3, cex = 1) axis(4, lwd = 1) # 重ね書きをする par(new = TRUE) # 軸だけ表示, type = "n"で指定する par(xaxt = "n") plot(0, 0, xlab = "Date (Year)", ylab = "Sea Temperature (Deg C)", type = "n", xlim = Date.Range, # x軸の最小と最大 ylim = c(-15, 35), # y軸の最小と最大 cex.lab = 1, # ラベルの文字の拡大率 cex.axis = 1, # 軸の文字の拡大率 ) # x軸の表示 par(xaxt = "s") axis.Date(1, at=seq(min(Date.All), max(Date.All), by = "years"), format = "%Y", cex.axis = 1) # 2つ目のデータのプロット、折れ線グラフで描く lines(data.sea[,1], data.sea[,2], cex = 1, col = "gray" ) # 2つ目のデータのプロット、点を描く points(data.sea[,1], data.sea[,2], pch = 16, cex = 1, col = "red" ) }
日付の最大・最小を2つのデータを合わせてから取得しているのは
グラフの最大・最小を揃えるため
グラフをファイルに出力するにはこうする
png.name <- sprintf("temperature.png") png(png.name, width = 600, height = 400) PlotLineChart(data.air, data.sea) dev.off()
カラーパレットを作って月毎にマーカーの色を変える事もできる
まずは関数を作る
AddColorCode <- function(d, n, p){ # カラーパレットを作る。並びを逆にしている Func.Col.Pal <- colorRampPalette(rev(RColorBrewer::brewer.pal(8, p))) # 12色のカラーコードを取り出して、輝度値をnにする Col.Pal <- Func.Col.Pal(12) for(i in 1:length(Col.Pal)){ Col.Pal[i] <- paste(Col.Pal[i], n, sep = "") } tmp.name <- colnames(d) # 月の列を追加 tmp.month <- as.numeric(substring(d$date, 6, 7)) d <- cbind(d, tmp.month) # カラーコードの作成 tmp.col <- c() for(i in 1:nrow(d)){ tmp.col <- append(tmp.col, Col.Pal[tmp.month[i]]) } d <- cbind(d, tmp.col) tmp.add.name <- c("month", "color") colnames(d) <- append(tmp.name, tmp.add.name) return(d) }
データの前処理のときにAddColorCode()を呼び出して
データにカラーコードを追加する
3番目の引数はRColorBrewer::display.brewer.all()で表示される
カラーパレットの名前を使う
なおRColorBrewerはパッケージなので使う前にインストールが必要
data.air <- AddColorCode(data.air, 20, "Paired") data.air <- data.air[c("date", "haneda_ave", "color")] data.air[,1] <- as.Date(data.air[,1]) data.air[,2] <- as.numeric(as.character(data.air[,2])) data.air[,3] <- as.character(data.air[,3]) data.sea <- AddColorCode(data.sea, 80, "Spectral") data.sea <- data.sea[c("date", "Temp.", "color")] data.sea[,1] <- as.Date(data.sea[,1]) data.sea[,2] <- as.numeric(as.character(data.sea[,2])) data.sea[,3] <- as.character(data.sea[,3])
PlotLineChart()で色を指定するcolの引数を2ヶ所修正する
ここと
points(data.air[,1], data.air[,2], pch = 16, cex = 1, lwd = 1, col = data.air$color)
ここ
points(data.sea[,1], data.sea[,2], pch = 16, cex = 1, col = data.sea$color )
修正後にPlotLineChart()でグラフを表示させるとこんな結果になる
見やすくなったとは言えないが。。。。
同じ色が同じ月なのでグラフによっては比較しやすくなるかな。
