openair 是一个R语言工具,旨在用于分析空气质量数据以及大气成分数据。起初主要用于处理空气质量数据,目前也可以用于分析大气成分数据。 openair的功能非常强大,有非常详细的说明文档和配套的在线书籍,其中在线书籍的内容非常丰富,几乎涵盖了空气质量数据分析的每一个方面。唯一的缺点可能就是没有Python版本了。 安装 安装非常很方便,只需要执行如下命令即可: require(devtools) install_github('davidcarslaw/openair') 示例 官方文档和在线书籍提供了大量的示例 风玫瑰图 趋势热力图 日历图 泰勒图 后向轨迹浓度 参考链接: 1. https://davidcarslaw.github.io/openair/ 2. https://bookdown.org /david_carslaw/openair/
简介 最近在学习过程中,发现了一本与空气质量数据分析有关的书,书名叫做《The openair book——Tools for air quality data analysis》,作者是:David 值得一提的是,这本书是开源的,通过bookdown构建的,网址链接为:https://bookdown.org/david_carslaw/openair/。 openair项目在十多年前得到了英国自然环境环境研究委员会(NERC)的资助。主要目的是填补一个明显的空白,即缺乏一套专门的、易于获取的、开源的分析空气质量数据的工具。 ? 书中内容 简介 openair包 访问Uk空气质量数据 访问气象数据 风和污染的玫瑰图 ? 极坐标频率图 ? 百分比玫瑰图 ? 极坐标图 ? 极坐标环图 ? 时间序列图 ? 时间波动图 ?
包[1] R-openair包绘制 R-openair包是一个提供空气质量数据(air quality data)的第三方包,其提供的TaylorDiagram() 绘图函数就可以很好的绘制泰勒图。 样例如下: 首先进行数据构造(由于所需数据的特殊性,这里直接使用其提供好的数据): library(openair) library(tidyverse) dat <- selectByDate(mydata ::TaylorDiagram() 以上就是对openair::TaylorDiagram() 绘制泰勒图(Taylor diagram)的简单介绍,更多详细参数信息参考R-openair::TaylorDiagram 参考资料 [1] R-openair包参数介绍: https://rdrr.io/cran/plotrix/man/taylor.diagram.html。 [2] R-openair::TaylorDiagram()参数介绍: https://davidcarslaw.github.io/openair/reference/TaylorDiagram.html
前几天发现了一个很有趣的包——openair,可以将年度时间序列刻画成周年日历热图,感觉这种形式非常适合用于呈现年度空气质量可视化,所以抓空爬了一些大连市2016年年度空气质量数据拿来玩玩,目标网站网页结构比较简单 library(dplyr) library(ggplot2) library(stringr) library(rvest) library(lubridate) library("DT") library(openair
OpenAir 最初创办时目标很简单:为项目化的公司提供更有效的管理关键财产的机会,如员工和专家。 OpenAir 立足波士顿,筹集了超过 1600 万美元的风险资本,目的是使公司的工作流自动化,确保替补资源,并使现金流最大化。 VerticalResponse 提供自助电子邮件和直接邮件解决方案。 OpenAir 的 CEO Morris Panner 也认为高层的支持很重要: 「执行团队完全投入到公司中去,包括财务层面和个人层面,在经营过程中会考虑更加周到。
library(dplyr) library(ggplot2) library(stringr) library(rvest) library(lubridate) library("DT") library(openair
OpenAir 在财务工作中非常强调运营优势。CFO Thomas Brennan 解释道: 「管理经常性收入流时会遇到很多特别的挑战。虽然收入流的可预测性有所增强,但是依旧无法进行完全实现销售转型。