R traza fecha-hora en el eje x
Estoy tratando de trazar datos meteorológicos por hora procedentes de una estación meteorológica con ggplot2 (es mi primera vez con ggplot). He conseguido trazar los datos diarios pero tengo algún problema al reducirlos a datos horarios. Los archivos de datos tienen este aspecto:
gveloc + geom_point(color=”azul”,cex=1) + ylab(“Velocidad (km/h)”) + xlab(“Fecha”) + opts(title=”Velocidad media horaria”) + scale_x_date(limits = as.Date(c(“2007-01-01”, “2007-01-31”)),format = “%Y-%m-%d”)
¿Cómo puedo conseguir leer no sólo el día sino la hora para que cada punto pueda ser trazado en su propia coordenada x/tiempo? Creo que el problema comienza antes de trazar pero no pude encontrar cómo leer la fecha como YY/MM/DD H:M:S
Ggplot series temporales horas
Configuring Tick Labels¶By default, the tick labels (and optional ticks) are associated with a specific grid-line, and represent an instant in time, for example, “00:00 on February 1, 2018”. Tick labels can be formatted using the tickformat attribute (which accepts the d3 time-format formatting strings) to display only the month and year, but they still represent an instant by default, so in the figure below, the text of the label “Feb 2018” spans part of the month of January and part of the month of February. The dtick attribute controls the spacing between gridlines, and the “M1” setting means “1 month”. This attribute also accepts a number of milliseconds, which can be scaled up to days by multiplying by 24*60*60*1000.
Date axis tick labels have the special property that any portion after the first instance of ‘\n’ in tickformat will appear on a second line only once per unique value, as with the year numbers in the example below. To have the year number appear on every tick label, ‘<br>’ should be used instead of ‘\n’.
Ggplot mes eje x
condiciones ambientales. La escasa y sesgada distribución espacial de las estaciones de observación dificulta la correspondencia con el alto grado de heterogeneidad del paisaje en el TP. Además, las elevadas incertidumbres en
cada estación, se dispone de las siguientes mediciones: gradiente meteorológico, radiación superficial, covarianza de Foucault (CE) e hidrotermia del suelo. Este conjunto de datos se publica en un formato unificado de fácil acceso
a https://www.vaisala.com/sites/default/files/documents/HMP45AD-User-Guide-U274EN.pdf, (último acceso: 8 de octubre de 2020).b https://www.vaisala.com/sites/default/files/documents/HMP155-User-Guide-in-English-M210912EN.pdf, (último acceso: 8 de octubre de 2020).c https://www.techrentals.com.au/uploads/vai_waa151.pdf, (último acceso: 8 de octubre de 2020).
DescargaFigura A4Igual que la Fig. A1, pero para las observaciones del flujo turbulento. H representa el flujo de calor sensible, LE representa el flujo de calor latente, y el flujo de CO2 se expresa con Fc.Download
Flujo de verano sobre Asia, J. Meteorol. Soc. Jpn. Ser. II, 85B, 1-19, https://doi.org/10.2151/jmsj.85B.1, 2007. Ma, Y.: A long-term (2005-2016) dataset of integrated land-atmosphere interaction observations on the Tibetan Plateau, National Tibetan Plateau Data Center, https://doi.org/10.11888/Meteoro.tpdc.270910, 2020. Ma, Y., Yao, T., y Wang, J.: Experimental study of energy and water cycle in Tibetan
Ggplot series de tiempo
Déjeme pensar si podemos añadir un componente dedicado para darle los hoys de las colecciones de datos para que no necesite un componente GHPython personalizado como el anterior. Estoy bastante seguro de que no querríamos poner esta salida en el componente Hourly Plot, sin embargo, ya que el vertido de largas listas de hoys en la interfaz de usuario de Grasshopper puede realmente ralentizar el componente, sobre todo cuando la representación de varios gráficos a la vez. Por lo tanto, es bueno obtener estos datos de hoy sólo cuando realmente los necesite.
Intenté ejecutar la salida del componente HOYS a través del componente LB_Apply Conditional Statement con otro condicional para devolver sólo las horas del año entre las 8 am y las 8 pm. Podría hacer esto con operadores, pero quería entender mejor el componente LB_Apply Conditional Statement.
¿El componente “LB_Apply Conditional Statement” de entrada “_data” sólo acepta un tipo especial de lista LBT llamada “data collection”? Buscando en el foro, parece que se trata de una salida LBT con cabecera + valores. Si tiene un momento, ¿podría confirmar el significado de la entrada “colección de datos”?