讀取數據，並重塑其在r中

我從1980年這組數據 - 2004年各月（下面給出它的一部分），但我不知道如何從CSV讀取它並將其轉換成一個矩陣具有這種形式：數據[緯度，經度，時間]在時間從1開始（2004至1980年）* 12讀取數據，並重塑其在r中

enter image description here ...

2013-10-08 SaZa

請提供[最小的，可再現的數據集（http://stackoverflow.com/questions/5963269/how-to-make-a-great-r-reproducible-example/5963610#5963610）（即不是屏幕轉儲）以及您嘗試過的代碼。謝謝！ – Henrik

@Henrik：數據可以在這裏下載：ulmo.ucmerced.edu/w_FireData.html文件名是FedFire8004.zip – SaZa

@Ananda Mahto：還有一個問題。是否可以將這些文件進行轉換：例如「英畝」從原始格式轉換爲netcdf格式？ – SaZa

的數據是在.rda數據文件已經存在，所以閱讀它很容易。用乾淨的工作空間啓動，請執行以下操作：

load("fedfire8004.rda") 
ls()     ## What objects were read in? 
# [1] "fedfire8004" 
str(fedfire8004)  ## What does that object look like? 
# List of 10 
# $ lon : num [1:24] -124 -124 -122 -122 -120 ... 
# $ lat : num [1:18] 31.5 32.5 33.5 34.5 35.5 36.5 37.5 38.5 39.5 40.5 ... 
# $ x : num [1:25] -125 -124 -123 -122 -121 -120 -119 -118 -117 -116 ... 
# $ y : num [1:19] 31 32 33 34 35 36 37 38 39 40 ... 
# $ year : int [1:300] 1980 1980 1980 1980 1980 1980 1980 1980 1980 1980 ... 
# $ month: int [1:300] 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 ... 
# $ acres: num [1:24, 1:18, 1:300] NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA ... 
# ..- attr(*, "dimnames")=List of 3 
# .. ..$ lon : chr [1:24] "-124.5" "-123.5" "-122.5" "-121.5" ... 
# .. ..$ lat : chr [1:18] "31.5" "32.5" "33.5" "34.5" ... 
# .. ..$ month: chr [1:300] "1980.1" "1980.2" "1980.3" "1980.4" ... 
# $ fires: num [1:24, 1:18, 1:300] NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA ... 
# ..- attr(*, "dimnames")=List of 3 
# .. ..$ lon : chr [1:24] "-124.5" "-123.5" "-122.5" "-121.5" ... 
# .. ..$ lat : chr [1:18] "31.5" "32.5" "33.5" "34.5" ... 
# .. ..$ month: chr [1:300] "1980.1" "1980.2" "1980.3" "1980.4" ... 
# $ meta : chr "USFS, NPS, BLM, BIA total fires and acres on 1 degree monthly grid 1980-2004" 
# $ cite : chr "Westerling, A.L., T.J. Brown, A. Gershunov, D.R. Cayan and M.D. Dettinger, 2003: Climate and Wildfire in the Western United Sta"| __truncated__

正如你所看到的，核心的數據似乎是acres和fires列表項。將這些數據重塑爲long數據集可能會更方便。執行此操作的最直接方法可能是「reshape2」包中的melt。

library(reshape2) 
Acres <- melt(fedfire8004$acres) 
Fires <- melt(fedfire8004$fires)

讓我們來看看每個新對象的前幾行和最後幾行。

head(Acres) 
#  lon lat month value 
# 1 -124.5 31.5 1980.1 NA 
# 2 -123.5 31.5 1980.1 NA 
# 3 -122.5 31.5 1980.1 NA 
# 4 -121.5 31.5 1980.1 NA 
# 5 -120.5 31.5 1980.1 NA 
# 6 -119.5 31.5 1980.1 NA 
tail(Acres) 
#   lon lat month value 
# 129595 -106.5 48.5 2004.12  0 
# 129596 -105.5 48.5 2004.12  0 
# 129597 -104.5 48.5 2004.12 71 
# 129598 -103.5 48.5 2004.12 NA 
# 129599 -102.5 48.5 2004.12 NA 
# 129600 -101.5 48.5 2004.12 NA 
head(Fires) 
#  lon lat month value 
# 1 -124.5 31.5 1980.1 NA 
# 2 -123.5 31.5 1980.1 NA 
# 3 -122.5 31.5 1980.1 NA 
# 4 -121.5 31.5 1980.1 NA 
# 5 -120.5 31.5 1980.1 NA 
# 6 -119.5 31.5 1980.1 NA 
tail(Fires) 
#   lon lat month value 
# 129595 -106.5 48.5 2004.12  0 
# 129596 -105.5 48.5 2004.12  0 
# 129597 -104.5 48.5 2004.12  2 
# 129598 -103.5 48.5 2004.12 NA 
# 129599 -102.5 48.5 2004.12 NA 
# 129600 -101.5 48.5 2004.12 NA

來源

2013-10-08 02:15:51 A5C1D2H2I1M1N2O1R2T1

這很棒。我不知道如何處理.rda文件。非常感謝。 – SaZa

@ user2607526，沒問題。 '.rda'是用於指定R數據文件格式的常用擴展之一。 – A5C1D2H2I1M1N2O1R2T1

你應該（總是）試圖重新組織數據，以便每列包含一種類型的信息：

Year Month Lat Lon Value

python腳本可能b E中的最好的方式做到這一點。一旦你這種風格有它，它會很容易導入和R.

我做了一個腳本，將重新組織你的數據，你分析......但它不是清楚它是否容易讓你運行它。你在做什麼系統？

這裏是腳本...輸出低於...從腳本

#!/usr/bin/env python 
import csv 

file_obj = open('originaldata.txt', 'r') 
Input = csv.reader(file_obj, delimiter='\t') 

LineNo = 0 
year,month,data = [],[],[] 
for items in Input: 
    if LineNo == 0: 
     lat = items[2:] 
    elif LineNo == 1: 
     lon = items[2:] 
    else: 
     year.append(items[0]) 
     month.append(items[1]) 
     data.append(items[2:]) 
    LineNo += 1 

# print header 
print "%s\t%s\t%s\t%s\t%s"% ("Year","Month","Lat","Lon","Data") 
for La,Lo,Ind in zip(lat,lon,range(len(lat))): 
    for Y,M,D in zip(year,month,data): 
     print "%s\t%s\t%s\t%s\t%s"% (Y,M,La,Lo,D[Ind])

輸出：

Year Month Lat  Lon Data 
1980 1 31.5 -111.5 0 
1980 2 31.5 -111.5 0 
1980 3 31.5 -111.5 0 
1980 4 31.5 -111.5 0 
1980 5 31.5 -111.5 8.1 
1980 6 31.5 -111.5 5.1 
1980 7 31.5 -111.5 0 
1980 8 31.5 -111.5 0 
1980 9 31.5 -111.5 0 
1980 10 31.5 -111.5 0 
1980 11 31.5 -111.5 0 
1980 12 31.5 -111.5 0 
1981 1 31.5 -111.5 0 
1981 2 31.5 -111.5 0 
1981 3 31.5 -111.5 0 
1981 4 31.5 -111.5 0 
1981 5 31.5 -111.5 0 
1981 6 31.5 -111.5 0 
1981 7 31.5 -111.5 0 
1981 8 31.5 -111.5 0 
1981 9 31.5 -111.5 0 
1981 10 31.5 -111.5 0 
1981 11 31.5 -111.5 0 
1981 12 31.5 -111.5 0 
1980 1 31.5 -110.5 0 
1980 2 31.5 -110.5 0 
1980 3 31.5 -110.5 0 
1980 4 31.5 -110.5 881 
1980 5 31.5 -110.5 794.1 
1980 6 31.5 -110.5 644.4 
1980 7 31.5 -110.5 85.2 
1980 8 31.5 -110.5 0.1 
1980 9 31.5 -110.5 0 
1980 10 31.5 -110.5 0 
1980 11 31.5 -110.5 0 
1980 12 31.5 -110.5 0 
1981 1 31.5 -110.5 0 
1981 2 31.5 -110.5 0 
1981 3 31.5 -110.5 0 
1981 4 31.5 -110.5 0 
1981 5 31.5 -110.5 0 
1981 6 31.5 -110.5 0 
1981 7 31.5 -110.5 0 
1981 8 31.5 -110.5 0 
1981 9 31.5 -110.5 0 
1981 10 31.5 -110.5 0

來源

2013-10-08 00:14:56 beroe

我對Python並不熟悉。用Python做它需要很長時間嗎？因爲我需要這個星期三才能完成。 – SaZa

那麼，如果它是一次性交易，你可以複製粘貼......但考慮到你的數據集的大小，它可能會有點長。如果不清楚，我會編輯我的答案以顯示我設想的格式。 – beroe

是的，我可以複製粘貼，但我想複製粘貼，如果沒有其他更簡單的方法來做到這一點。 – SaZa

加載容易

meaningful.name<-read.csv(file.choose(new = FALSE)) 
meaningful.name<-as.matrix(meaningful.name) 
meaningful.name$time<-1:nrow(meaningful.name)

比我後不知道你在做什麼，你能澄清一下嗎？

來源

2013-10-08 00:16:36

我可以加載數據，但我不想保留原始格式。我希望它的格式是經緯度*時間。 – SaZa

好的。也許我沒有得到你所說的。讓我先嚐試一下。謝謝 – SaZa

對不起，我仍然很困惑你想做什麼。您上面的數據在同一列上的緯度/月份只有1：9，其後是3列，頂部爲31.5。 lat，lon代表什麼？另外三列還有什麼？ –

讀取數據，並重塑其在r中

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