Compter les points UNIQUES dans chaque case de la grille

Question

Compter les points UNIQUES dans chaque case de la grille

Demandé el 5 de Juillet, 2018: Quand la question a-t-elle été
104 affichage: Nombre de visites la question a
1 Réponses: Nombre de réponses aux questions
Résolu: Situation réelle de la question

J'ai les données suivantes :

EDIT : Avec un échantillon de données plus petit

dat <- structure(list(SN = c(198305L, 198305L, 198305L, 198305L, 
198305L,198305L, 198305L, 198305L, 198305L, 198305L, 198305L, 
198305L, 198305L, 198305L, 198305L, 198305L, 198305L, 198305L, 
198305L, 198305L, 198305L, 198305L, 198305L, 198305L, 198305L, 
198305L, 198305L, 198305L, 198305L, 198305L, 198305L, 198305L, 
198305L, 198305L, 198305L, 198306L, 198306L, 198306L, 198306L, 
198308L, 198308L, 198308L, 198308L, 198308L, 198308L, 198308L, 
198308L, 198308L, 198308L, 198308L, 198308L, 198308L, 198308L, 
198308L, 198308L, 198308L, 198308L, 198308L, 198308L, 198308L, 
198308L, 198308L, 198308L, 198310L, 198310L, 198310L, 198310L, 
198310L, 198310L, 198310L, 198310L, 198310L, 198310L, 198310L, 
198310L, 198310L, 198310L, 198310L, 198310L, 198310L, 198310L, 
198310L, 198310L, 198310L, 198310L, 198310L, 198310L, 198310L, 
198310L), CY = c(5L, 5L, 5L, 5L, 5L, 5L, 5L, 5L, 5L, 5L, 5L, 5L, 5L, 
5L, 5L, 5L, 5L, 5L, 5L, 5L, 5L, 5L, 5L, 5L, 5L, 5L, 5L, 5L, 5L, 
5L, 5L, 5L, 5L, 5L, 5L, 6L, 6L, 6L, 6L, 8L, 8L, 8L, 8L, 8L, 8L, 
8L, 8L, 8L, 8L, 8L, 8L, 8L, 8L, 8L, 8L, 8L, 8L, 8L, 8L, 8L, 8L, 
8L, 8L, 10L, 10L, 10L, 10L, 10L, 10L, 10L, 10L, 10L, 10L, 10L, 
10L, 10L, 10L, 10L, 10L, 10L, 10L, 10L, 10L, 10L, 10L, 10L, 10L, 
10L, 10L), Year = c(1983L, 1983L, 1983L, 1983L, 1983L, 1983L, 
1983L, 1983L, 1983L, 1983L, 1983L, 1983L, 1983L, 1983L, 1983L, 
1983L, 1983L, 1983L, 1983L, 1983L, 1983L, 1983L, 1983L, 1983L, 
1983L, 1983L, 1983L, 1983L, 1983L, 1983L, 1983L, 1983L, 1983L, 
1983L, 1983L, 1983L, 1983L, 1983L, 1983L, 1983L, 1983L, 1983L, 
1983L, 1983L, 1983L, 1983L, 1983L, 1983L, 1983L, 1983L, 1983L, 
1983L, 1983L, 1983L, 1983L, 1983L, 1983L, 1983L, 1983L, 1983L, 
1983L, 1983L, 1983L, 1983L, 1983L, 1983L, 1983L, 1983L, 1983L, 
1983L, 1983L, 1983L, 1983L, 1983L, 1983L, 1983L, 1983L, 1983L, 
1983L, 1983L, 1983L, 1983L, 1983L, 1983L, 1983L, 1983L, 1983L, 
1983L, 1983L), Month = c(8L, 8L, 8L, 8L, 8L, 8L, 8L, 8L, 8L, 
8L, 8L, 8L, 8L, 8L, 8L, 8L, 8L, 8L, 8L, 8L, 8L, 8L, 8L, 8L, 8L, 
8L, 8L, 8L, 8L, 8L, 8L, 8L, 8L, 8L, 8L, 8L, 8L, 8L, 8L, 8L, 8L, 
8L, 8L, 8L, 8L, 8L, 8L, 8L, 8L, 8L, 8L, 8L, 8L, 8L, 8L, 8L, 8L, 
8L, 8L, 8L, 8L, 8L, 8L, 9L, 9L, 9L, 9L, 9L, 9L, 9L, 9L, 9L, 9L, 
9L, 9L, 9L, 9L, 9L, 9L, 9L, 9L, 9L, 9L, 9L, 9L, 9L, 9L, 9L, 9L
), Day = c(9L, 9L, 9L, 9L, 10L, 10L, 10L, 10L, 11L, 11L, 11L, 
11L, 12L, 12L, 12L, 12L, 13L, 13L, 13L, 13L, 14L, 14L, 14L, 14L, 
15L, 15L, 15L, 15L, 16L, 16L, 16L, 16L, 17L, 17L, 17L, 14L, 14L, 
14L, 14L, 19L, 19L, 19L, 19L, 20L, 20L, 20L, 20L, 21L, 21L, 22L, 
22L, 23L, 23L, 23L, 23L, 24L, 24L, 24L, 24L, 25L, 25L, 25L, 25L, 
1L, 1L, 2L, 2L, 2L, 2L, 3L, 3L, 3L, 3L, 4L, 4L, 4L, 4L, 5L, 5L, 
5L, 5L, 6L, 6L, 6L, 6L, 7L, 7L, 7L, 7L), Hour = c(0L, 6L, 12L, 
18L, 0L, 6L, 12L, 18L, 0L, 6L, 12L, 18L, 0L, 6L, 12L, 18L, 0L, 
6L, 12L, 18L, 0L, 6L, 12L, 18L, 0L, 6L, 12L, 18L, 0L, 6L, 12L, 
18L, 0L, 6L, 12L, 0L, 6L, 12L, 18L, 0L, 6L, 12L, 18L, 0L, 6L, 
12L, 18L, 0L, 6L, 12L, 18L, 0L, 6L, 12L, 18L, 0L, 6L, 12L, 18L, 
0L, 6L, 12L, 18L, 0L, 6L, 0L, 6L, 12L, 18L, 0L, 6L, 12L, 18L, 
0L, 6L, 12L, 18L, 0L, 6L, 12L, 18L, 0L, 6L, 12L, 18L, 0L, 6L, 
12L, 18L), Lat = c(17.8, 18.1, 18.7, 18.9, 19.2, 19.5, 19.9, 
20.1, 20.6, 21.2, 21.6, 22, 22.5, 22.9, 23.4, 23.9, 24.6, 24.9, 
25.4, 26.1, 26.6, 27.2, 27.6, 28.1, 28.5, 29.1, 29.5, 30, 31.1, 
31.8, 32.7, 33.8, 34.6, 35.1, 35.6, 19.8, 19.9, 19.9, 20.2, 15.9, 
16.1, 16.3, 16.5, 16.9, 17.4, 18, 18.7, 19.3, 20, 23.8, 24.2, 
24.9, 25.4, 25.8, 25.5, 25.1, 25.3, 25.8, 26.2, 26.5, 27.1, 27.9, 
29.1, 10.3, 10.2, 9, 9.2, 9.2, 9.5, 10, 10.5, 10.9, 11.3, 12.3, 
13, 13.7, 14.4, 15, 15.9, 16.8, 17.2, 17.8, 18.3, 18.7, 19, 19.3, 
19.5, 19.7, 20), Lon = c(130.8, 130.7, 130.3, 130.4, 130.4, 130.4, 
130.5, 130.5, 130.7, 130.8, 130.7, 130.6, 130.7, 130.8, 131.2, 
131.5, 131.8, 132.2, 132.6, 133, 133.3, 133.5, 133.5, 133.5, 
133.6, 134.1, 134.3, 134.8, 135.1, 135.8, 136.5, 137, 137.3, 
138.1, 139.4, 121.5, 122.7, 124.4, 126.2, 133.8, 133.2, 132.8, 
132.4, 132.2, 132.5, 133, 133.7, 134.7, 135.6, 140.1, 141.6, 
142.6, 143.1, 143.5, 144, 144.3, 144.7, 144.7, 144.1, 143.4, 
142.8, 141.8, 141.3, 151.2, 149.2, 143.4, 141.8, 140.2, 138.9, 
137.5, 136, 134.4, 133, 131.7, 130.7, 129.6, 128.8, 128, 126.9, 
125.8, 125.1, 124.1, 123.2, 122.2, 121.2, 120.2, 119.2, 118.3, 
117.5), VMax = c(145L, 135L, 125L, 120L, 120L, 120L, 115L, 110L, 
110L, 115L, 120L, 120L, 120L, 120L, 125L, 120L, 115L, 110L, 105L, 
105L, 110L, 100L, 100L, 95L, 90L, 85L, 85L, 80L, 75L, 70L, 70L, 
70L, 60L, 55L, 45L, 35L, 40L, 45L, 40L, 35L, 40L, 45L, 50L, 55L, 
50L, 45L, 40L, 35L, 35L, 35L, 45L, 50L, 50L, 45L, 40L, 40L, 45L, 
50L, 50L, 50L, 45L, 40L, 35L, 35L, 35L, 35L, 40L, 45L, 50L, 55L, 
60L, 65L, 70L, 75L, 85L, 90L, 95L, 95L, 95L, 95L, 100L, 120L, 
125L, 120L, 100L, 90L, 85L, 85L, 80L), Cat = structure(c(5L, 
4L, 4L, 4L, 4L, 4L, 4L, 3L, 3L, 4L, 4L, 4L, 4L, 4L, 4L, 4L, 4L, 
3L, 3L, 3L, 3L, 3L, 3L, 2L, 2L, 2L, 2L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 6L, 
6L, 6L, 6L, 6L, 6L, 6L, 6L, 6L, 6L, 6L, 6L, 6L, 6L, 6L, 6L, 6L, 
6L, 6L, 6L, 6L, 6L, 6L, 6L, 6L, 6L, 6L, 6L, 6L, 6L, 6L, 6L, 6L, 
6L, 6L, 6L, 6L, 6L, 6L, 1L, 1L, 1L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 3L, 
4L, 4L, 4L, 3L, 2L, 2L, 2L, 1L), .Label = c("Cat1", "Cat2", "Cat3", 
"Cat4", "Cat5", "TS"), class = "factor")), row.names = c(243L, 
244L, 245L, 246L, 247L, 248L, 249L, 250L, 251L, 252L, 253L, 254L, 
255L, 256L, 257L, 258L, 259L, 260L, 261L, 262L, 263L, 264L, 265L, 
266L, 267L, 268L, 269L, 270L, 271L, 272L, 273L, 274L, 275L, 276L, 
277L, 278L, 279L, 280L, 281L, 282L, 283L, 284L, 285L, 286L, 287L, 
288L, 289L, 290L, 291L, 292L, 293L, 294L, 295L, 296L, 297L, 298L, 
299L, 300L, 301L, 302L, 303L, 304L, 305L, 927L, 928L, 929L, 930L, 
931L, 932L, 933L, 934L, 935L, 936L, 937L, 938L, 939L, 940L, 941L, 
942L, 943L, 944L, 945L, 946L, 947L, 948L, 949L, 950L, 951L, 952L
), class = "data.frame")

Chaque paire lat-lon possède un identifiant unique, la colonne SN. J'ai créé une grille et je veux compter le nombre de paires lat-lon uniques dans chaque grille.

Voici mon script :

latmin=0
latmax=50
lonmin=60
lonmax=180

dlat=2.5
dlon=2.5

latint=dlat*0.5
lonint=dlon*0.5

## derive center lat and lon points

x.Lon<-seq((lonmin+lonint),(lonmax-lonint),lonint)
y.Lat<-seq((latmin+latint),(latmax-latint),latint)

df2<-as.data.frame(expand.grid(x.Lon=x.Lon,y.Lat=y.Lat))
df2$count<-"0"

library(data.table)
library(expss)

setDT(dat)

dummy<-matrix(ncol=1,nrow=nrow(df2))

for (i in 1:nrow(df2)){
df_bounds<-data.frame(north=(df2[i,]$y.Lat+latint),south=(df2[i,]$y.Lat-latint),west=(df2[i,]$x.Lon-lonint),east=(df2[i,]$x.Lon+lonint))

dat[,inBounds := Lat >= (df2[i,]$y.Lat-latint) & Lat <= (df2[i,]$y.Lat+latint) & Lon >= (df2[i,]$x.Lon-lonint) & Lon >= (df2[i,]$x.Lon+lonint)]

dat1<-dat[SN %in% dat[inBounds == TRUE, unique(SN)],passesThroughBox := T]

#dat2<-dat[is.na(passesThroughBox),passesThroughBox := F]
#dat3<-dat1[which(passesThroughBox == TRUE),]

dummy[i,]<-count_if("TRUE",dat1$passesThroughBox)
 }

PROBLÈMES/QUESTIONS

La matrice fictive ne contient que des valeurs 0. Je pense que je ne compte pas correctement les points uniques.

RÉSULTATS ATTENDUS

Le cadre de données df2 avec une colonne supplémentaire contenant les comptes uniques.
Un graphique quadrillé de df2, où la couleur correspond aux comptes.

Avez-vous des suggestions sur la façon de faire cela dans R ?

J'apprécierai toute aide.

Demandé el 5 de Juillet, 2018 par Lyndz

Answer 1

1 Réponses

Answer 2

1voto

Mankind_008 Points 1751

Étant donné le cadre de données des observations dat et le cadre de données de la grille df2 . Pour chaque observation dans dat trouver le centre de grille le plus proche dans df2 pour obtenir la grille à laquelle il appartient.

Ceci est basé sur l'hypothèse qu'une observation appartient à son centre de grille le plus proche. . En outre, pour chaque SN seule la première entrée rapportée est considérée comme l'observation unique.

df2<-as.data.frame(expand.grid(x.Lon=x.Lon,y.Lat=y.Lat))         # grid box centers
df2$count<- 0L                                           # keeping count as integer

# function to calculate distance between two points 
dist <- function(x, y) {diff <- (y - x) ; sqrt(sum(diff^2))}     

# Filtering only the unique observation
dat <- dat[!duplicated(dat$SN), ]

# Finding closest grid center for every observation in dat
closest_grid <- apply(dat[,c('Lon','Lat')],1, function(x){
                      dist_grid <- apply(df2[,c('x.Lon','y.Lat')], 1, function(y) dist(x,y))
                                              return(which.min(dist_grid))
                                                         })

# Summarizing no of of counts for each grid center with non zero counts
df2[names(table(closest_grid)),'count'] <- as.integer(table(closest_grid))
df2[names(table(closest_grid)),]                              # the non-zero counts

#      x.Lon y.Lat count
#738  151.25 10.00     1
#1199 133.75 16.25     1
#1292 131.25 17.50     1
#1474 121.25 20.00     1

Utilisez ggplot2 pour tracer la carte thermique du comptage aux centres de la grille :

library(ggplot2)                                               # fill = counts data 
ggplot(data = df2, aes(x = x.Lon, y = y.Lat)) + geom_tile(aes(fill = count))

Le graphique ci-dessous concerne votre ensemble de données complet :

Répondu el 5 de Juillet, 2018 par Mankind_008 (1751 Points )

Compter les points UNIQUES dans chaque case de la grille

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