Отфильтровать треки TC (точки широты и долготы) по заданному блоку сетки

Я использую R для фильтрации треков тропических циклонов, проходящих через сетку. У меня есть файл csv, содержащий треки, и я конвертирую их в шейп-файл.

Я хотел отфильтровать только точки с одним и тем же идентификатором (столбец «SN» в приведенном ниже примере данных), которые прошли через заданный блок сетки (от 5N до 25N и от 115E до 135E). Ниже приведен код, который я использую, и ссылка на данные.

jtwc   <- read.csv("1979-1993_TC.csv",header=T,sep=",")

latmin <-5.00
latmax <- 25.00
lonmin <- 115.00
lonmax <- 135.00

jtwc.unique <- unique(jtwc[jtwc$Lat >= latmin & jtwc$Lat <= latmax & jtwc$Lon >= lonmin & jtwc$Lon <= lonmax,c(1,2)])
jtwc.filter <- merge(jtwc,jtwc.unique,all.x = F,all.y = T, sort = F)
jtwc.filter$Lon <- ifelse(jtwc.filter$Lon < 0, jtwc.filter$Lon + 360, jtwc.filter$Lon)
jtwc.filter <- jtwc.filter[with(jtwc.filter,order(Year,Month,Day,Hour,CY)),]

write.table(jtwc.filter,file = "test2_jul_par_1979-1993.csv", sep = ",", row.names = F)

Проблема:

Этот код не работает должным образом. Когда я запустил скрипт, я все еще вижу нестандартные треки.

Может ли кто-нибудь предложить способ улучшить это?

Буду признателен за любую помощь.


r csv filter r-grid
person Lyndz    schedule 20.04.2017    source источник
comment
Дело принято. Спасибо за предложение. Выложил образец данных.   -  person Lyndz    schedule 20.04.2017
comment
Вы используете какую-либо библиотеку построения в R для "построения треков"?   -  person SymbolixAU    schedule 20.04.2017
comment
ах.но .. Я использую ГИС для преобразования точек в шейп-файл линии. Я перефразирую свой вопрос, чтобы было понятнее.   -  person Lyndz    schedule 20.04.2017

Ответы (3)


arrow_upward
2
arrow_downward

Вот подход, который использует data.table для обработки данных, а затем использует googleway для построения треков на картах Google.

library(googleway)
library(data.table) ## because I like working with data.table to do data manipulation

jtwc <- read.csv("~/Downloads/1979-1993_TC.csv")
setDT(jtwc)  ## set as data.table

latmin <-5.00
latmax <- 25.00
lonmin <- 115.00
lonmax <- 135.00

df_bounds <- data.frame(north = latmax, south = latmin, west = lonmin, east = lonmax)

## apply a logical column whether the point is in the box
jtwc[, inBounds := Lat >= latmin & Lat <= latmax & Lon >= lonmin & Lon <= lonmax]


## create a column that identifies if the SN at some point passes through the box
jtwc[SN %in% jtwc[inBounds == TRUE, unique(SN)], passesThroughBox := T ]
jtwc[is.na(passesThroughBox), passesThroughBox := F]

## adding a colour for plotting
jtwc[, colour := ifelse(passesThroughBox, "#4286F4", "#F44141") ]

## you need a google maps API key to plot on Google Maps
map_key <- 'your_api_key'

google_map(key = map_key) %>%
    add_polylines(data = jtwc, lat = "Lat", lon = "Lon", id = "SN", stroke_colour = 'colour',
                                mouse_over_group = 'passesThroughBox') %>%
    add_rectangles(data = df_bounds, north = 'north', south = 'south', west = 'west', east = 'east',
                                 fill_opacity = 0.1)

введите описание изображения здесь

Затем при наведении курсора на линии можно увидеть те, которые проходят через

введите описание изображения здесь

person SymbolixAU    schedule 20.04.2017

arrow_upward
3
arrow_downward

Для фильтрации вы можете использовать

library(dplyr)

dat %>% 
    filter(Lat>=5 & Lat <=25 & Lon>=115 & Lon<135)

и наоборот, если вы хотите сохранить исходный фрейм данных, вы можете использовать

    dat %>% 
        mutate(boxed = ifelse(Lat>=5 & Lat <=25 & Lon>=115 & Lon<135, 1,0))

Если вы хотите построить треки

library(ggplot2)

dat %>% 
    mutate(boxed = ifelse(Lat>=5 & Lat <=25 & Lon>=115 & Lon<135, 1,0)) %>% 
    ggplot(aes(Lon,Lat, color=factor(boxed)))+geom_point()
person B Williams    schedule 20.04.2017

arrow_upward
2
arrow_downward

Этот код исправляет основную проблему, но я не знаю, полностью ли он решает вашу проблему. Ваш исходный код, похоже, предполагает, что комбинация CY и SN уникальна в наборе данных, что, как я считаю, неверно. Для одной и той же пары должны быть комбинации с разными размерами. Эта версия сохраняет boundedvalues, а затем объединяется с этой boundedtable

library(assertthat)

jtwc   <- read.csv("~/Downloads/1979-1993_TC.csv", header=T, sep=",")

latmin <-5.00
latmax <- 25.00
lonmin <- 115.00
lonmax <- 135.00

# adjust for negative lat
jtwc$Lon <- ifelse(jtwc$Lon < 0, jtwc$Lon + 360, jtwc$Lon)

# derive the bounded points 
jtwc.bounded <- jtwc[jtwc$Lat >= latmin & jtwc$Lat <= latmax & jtwc$Lon >= lonmin & jtwc$Lon <= lonmax,]

# all these are TRUE
assert_that (all(jtwc.bounded$Lat >= latmin))
assert_that (all(jtwc.bounded$Lat <= latmax))
assert_that (all(jtwc.bounded$Lon >= lonmin))
assert_that (all(jtwc.bounded$Lon <= lonmax))


jtwc.unique <- unique(jtwc.bounded[,c(1,2)])

# merge with bounded (
jtwc.filter <- merge(jtwc.bounded, jtwc.unique, all.x = F, all.y = T, sort = F)

assert_that (all(jtwc.filter$Lat >= latmin))
assert_that (all(jtwc.filter$Lat <= latmax))
assert_that (all(jtwc.filter$Lon >= lonmin))
assert_that (all(jtwc.filter$Lon <= lonmax))


jtwc.filter <- jtwc.filter[with(jtwc.filter,order(Year,Month,Day,Hour,CY)),]

write.table(jtwc.filter,file = "test2_jul_par_1979-1993.csv", sep = ",", row.names = F)
person Andrew Lavers    schedule 20.04.2017