Re: [R-es] Seleccionar valores consecutivos en un dataframe
Hola a todos, ¡Muchisimas gracias! Con esto que me dais resuelvo el problema y además he aprendido unas cuantas funciones nuevas. Jaume. On Fri, Jun 16, 2023 at 9:27 AM Jaume Tormo wrote: > Estimados eRReros, > > Tengo un df como el adjunto (en txt y como objeto de R) > Como veréis hay una columna T/F que se llama germ y cada fila corresponde > a datos de un día. > Me gustaría que R fuera siguiendo la columna germ y en cada serie de días > con TRUE sumara el valor de la columna p. Se trata de saber si en esa serie > de días con valor T el total de p es mayor que 1 o no. > He hecho algo parecido con rle() que me cuenta la longitud de las series > de TRUE, pero este siguiente paso no se como darlo. > Si uso apply o subset me toma todas las filas del df con T en la columna > germ. Lo que no se el como decirle a R que empiece por el principio y vaya > tomando grupo a grupo. > Me imagino que podría llegar a construir un bucle que lo hiciera, pero no > quiero pasarme tres horas dándole vueltas si hay una función o combinación > de funciones que lo hace ¿Alguna sugerencia o me pongo ya con el bucle? > > Muchas gracias. > > Jaume. > > > -- > Dr. Jaume Tormo. > Area of Ecology > Department of Agrarian and Environmental Sciences > Technological College. Agri-food and Environment > University of Zaragoza, Spain > 0034 974292678 > https://flipboard.com/@jaumetormo/hallazgos-interesantes-bj8opmboy > https://acercad.wordpress.com/ > > -- Dr. Jaume Tormo. Area of Ecology Department of Agrarian and Environmental Sciences Technological College. Agri-food and Environment University of Zaragoza, Spain 0034 974292678 https://flipboard.com/@jaumetormo/hallazgos-interesantes-bj8opmboy https://acercad.wordpress.com/ [[alternative HTML version deleted]] ___ R-help-es mailing list R-help-es@r-project.org https://stat.ethz.ch/mailman/listinfo/r-help-es
[R-es] Seleccionar valores consecutivos en un dataframe
Estimados eRReros, Tengo un df como el adjunto (en txt y como objeto de R) Como veréis hay una columna T/F que se llama germ y cada fila corresponde a datos de un día. Me gustaría que R fuera siguiendo la columna germ y en cada serie de días con TRUE sumara el valor de la columna p. Se trata de saber si en esa serie de días con valor T el total de p es mayor que 1 o no. He hecho algo parecido con rle() que me cuenta la longitud de las series de TRUE, pero este siguiente paso no se como darlo. Si uso apply o subset me toma todas las filas del df con T en la columna germ. Lo que no se el como decirle a R que empiece por el principio y vaya tomando grupo a grupo. Me imagino que podría llegar a construir un bucle que lo hiciera, pero no quiero pasarme tres horas dándole vueltas si hay una función o combinación de funciones que lo hace ¿Alguna sugerencia o me pongo ya con el bucle? Muchas gracias. Jaume. -- Dr. Jaume Tormo. Area of Ecology Department of Agrarian and Environmental Sciences Technological College. Agri-food and Environment University of Zaragoza, Spain 0034 974292678 https://flipboard.com/@jaumetormo/hallazgos-interesantes-bj8opmboy https://acercad.wordpress.com/ "dia" "p" "lim" "trat" "sp" "germ" "estac" "1" 2019-11-07 0 "brown" "gfgs" "aege" FALSE "fall" "2" 2019-11-08 0 "brown" "gfgs" "aege" FALSE "fall" "3" 2019-11-09 0 "brown" "gfgs" "aege" FALSE "fall" "4" 2019-11-10 0.079 "black" "gfgs" "aege" TRUE "fall" "5" 2019-11-11 0.084 "black" "gfgs" "aege" TRUE "fall" "6" 2019-11-12 0.081 "black" "gfgs" "aege" TRUE "fall" "7" 2019-11-13 0.116 "black" "gfgs" "aege" TRUE "fall" "8" 2019-11-14 0.097 "black" "gfgs" "aege" TRUE "fall" "9" 2019-11-15 0.059 "black" "gfgs" "aege" TRUE "fall" "10" 2019-11-16 0.042 "black" "gfgs" "aege" TRUE "fall" "11" 2019-11-17 0.035 "black" "gfgs" "aege" TRUE "fall" "12" 2019-11-18 0.054 "black" "gfgs" "aege" TRUE "fall" "13" 2019-11-19 0 "brown" "gfgs" "aege" FALSE "fall" "14" 2019-11-20 0 "brown" "gfgs" "aege" FALSE "fall" "15" 2019-11-21 0.094 "black" "gfgs" "aege" TRUE "fall" "16" 2019-11-22 0.114 "black" "gfgs" "aege" TRUE "fall" "17" 2019-11-23 0.092 "black" "gfgs" "aege" TRUE "fall" "18" 2019-11-24 0.058 "black" "gfgs" "aege" TRUE "fall" "19" 2019-11-25 0 "brown" "gfgs" "aege" FALSE "fall" "20" 2019-11-26 0.115 "black" "gfgs" "aege" TRUE "fall" "21" 2019-11-27 0.144 "black" "gfgs" "aege" TRUE "fall" "22" 2019-11-28 0 "brown" "gfgs" "aege" FALSE "fall" "23" 2019-11-29 0 "brown" "gfgs" "aege" FALSE "fall" "24" 2019-11-30 0 "brown" "gfgs" "aege" FALSE "fall" "25" 2019-12-01 0.113 "black" "gfgs" "aege" TRUE "winter" "26" 2019-12-02 0.099 "black" "gfgs" "aege" TRUE "winter" "27" 2019-12-03 0.076 "black" "gfgs" "aege" TRUE "winter" "28" 2019-12-04 0.084 "black" "gfgs" "aege" TRUE "winter" "29" 2019-12-05 0.103 "black" "gfgs" "aege" TRUE "winter" "30" 2019-12-06 0.113 "black" "gfgs" "aege" TRUE "winter" "31" 2019-12-07 0.056 "black" "gfgs" "aege" TRUE "winter" "32" 2019-12-08 0.062 "black" "gfgs" "aege" TRUE "winter" "33" 2019-12-09 0 "brown" "gfgs" "aege" FALSE "winter" "34" 2019-12-10 0 "brown" "gfgs" "aege" FALSE "winter" "35" 2019-12-11 0 "brown" "gfgs" "aege" FALSE "winter" "36" 2019-12-12 0 "brown" "gfgs" "aege" FALSE "winter" "37" 2019-12-13 0 "brown" "gfgs" "aege" FALSE "winter" "38" 2019-12-14 0 "brown" "gfgs" "aege" FALSE "winter" "39" 2019-12-15 0.041 "black" "gfgs" "aege" TRUE "winter" "40" 2019-12-16 0 "brown" "gfgs" "aege" FALSE "winter" "41" 2019-12-17 0.076 "black" "gfgs" "aege" TRUE "winter" "42" 2019-12-18 0.057 "black" "gfgs" "aege" TRUE "winter" "43" 2019-12-19 0.095 "black" "gfgs" "aege" TRUE "winter" "44" 2019-12-20 0.163 "black" "gfgs" "aege" TRUE "winter" "45" 2019-12-21 0.175 "black" "gfgs" "aege" TRUE "winter" "46" 2019-12-22 0.132 "black" "gfgs" "aege" TRUE "winter" "47" 2019-12-23 0 "brown" "gfgs" "aege" FALSE "winter" "48" 2019-12-24 0 "brown" "gfgs" "aege" FALSE "winter" "49" 2019-12-25 0.052 "black" "gfgs" "aege" TRUE "winter" "50" 2019-12-26 0 "brown" "gfgs" "aege" FALSE "winter" ejemplo.RData Description: Binary data ___ R-help-es mailing list R-help-es@r-project.org https://stat.ethz.ch/mailman/listinfo/r-help-es
Re: [R-es] Espcificar analisis de medidas repetidas en lme()
Hola Javier, No, los sitios están muy cercanos, menos de 500 m, así que cuando es invierno es invierno igual para todos. Muchas gracias. El mié, 12 ene 2022 a las 12:48, Javier Marcuzzi (< javier.ruben.marcu...@gmail.com>) escribió: > Estimado Jaume Tormo > > Desconozco lo que busca o de que son sus datos, pero, la relación sitio y > visita, depende que, tiene por ejemplo efecto climático y se espera que el > clima no sea el mismo en cada sitio, lógicamente, si es en una misma > localidad el clima entre los sitios no tendría diferencia. La escritura en > R no cambia tanto, demora algo más el cálculo, pero si es necesario no > queda otra. > > Javier Rubén Marcuzzi > > El mié, 12 ene 2022 a las 7:38, Jaume Tormo () > escribió: > >> Muchas gracias los tres. >> >> Al final me voy a quedar con >> >> lme(x ~ sitio + visita, random = ~ visita|id, data = datos) >> >> En la parte fija le digo a R que es importante tener en cuenta tanto >> visita >> como sitio, pero no especifico * por que no espero que haya una >> interacción, el efecto sitio será parecido en todas las visitas. >> En la parte aleatoria aviso a R de que los puntos de medida son los mismos >> a lo largo de las visitas. >> >> Recopilo Algunos enlaces que me han sido útiles incluyendo los vuestros: >> - https://m-clark.github.io/docs/mixedModels/anovamixed.html#mixed_model >> - Apartado 2.4. de >> >> https://www.researchgate.net/profile/Hensley-Mariathas-3/post/How_should_I_construct_my_multilevel_model_in_R/attachment/59d646d579197b80779a1cb9/AS%3A459836811943936%401486645047128/download/Appendix-Mixed-Models.pdf >> - Apartado 3 de >> >> https://www.crumplab.com/psyc7709_2019/book/docs/a-tutorial-for-using-the-lme-function-from-the-nlme-package-.html >> >> Gracias de nuevo, >> >> Jaume. >> >> >> >> >> >> >> El mar, 11 ene 2022 a las 20:02, Javier Marcuzzi (< >> javier.ruben.marcu...@gmail.com>) escribió: >> >> > Estimado Jaume Tormo >> > >> > Tal como comenta Carlos Bellosta, hay algo entre lme, lmer, lme4, todo >> es >> > muy semejante pero para ciertas cosas uno es más potente o flexible que >> el >> > otro. >> > Justo ahora no estoy al alcance para enviar la cita de un libro donde >> está >> > un ejemplo sobre lo que usted pregunta. Reién mire en internet y >> encontré >> > esto, no es justo pero compara alternativas. >> > >> > 6 Paquete nlme | Modelos Mixtos con R (fhernanb.github.io) >> > <https://fhernanb.github.io/libro_modelos_mixtos/pac-nlme.html> >> > >> > Creo que el libro que tiene lo que usted necesita es The Nlme Package: >> > Linear and Nonlinear Mixed Effects Models, si no recuerdo mal, el >> ejemplo >> > es de unos autos o fábrica de autos, los motores, y el tiempo según los >> > trabajadores, cada vez lo complican más, digamos que desde un lugar >> > realizan la complejidad desde lo simple y sumando paso a paso. Lo >> > interesante es cómo agregando parámetros, o reescribiendo a partir de >> > lo mismo, avanzan cada vez más. >> > >> > Mire en GLMM FAQ (bbolker.github.io) >> > < >> https://bbolker.github.io/mixedmodels-misc/glmmFAQ.html#additive-and-generalized-additive-mixed-models> >> la >> > definición de los modelos. >> > >> > Pero debe estar por ahí el ejemplo de car motors R time, y cómo lo van >> > complicando. >> > >> > Javier Rubén Marcuzzi >> > >> > El mar, 11 ene 2022 a las 10:24, Jaume Tormo () >> > escribió: >> > >> >> Hola, >> >> >> >> Estoy tratando de especificar un modelo de medidas repetidas que es >> como >> >> sigue: >> >> - 4 sitios de estudio. (A-D) >> >> - Dentro de cada sitio hay 5 puntos donde se mide la variable X >> >> - Repetimos las medidas en el tiempo. Los lugares y puntos son los >> mismos >> >> en cada visita. >> >> >> >> Tenemos las siguientes variables: >> >> id - identificador del punto de medida >> >> sitio - Los cuatro lugares donde se mide sitio1, sitio2, ... sitio4 >> >> visita - La visitas que se hacen para medir. visita1, visita2,... >> visitaN >> >> x - variable medida >> >> >> >> Lo voy a analizar con lme pero no estoy seguro de cómo especificar >> esto en >> >> la fórmula. Yo creo que es así: >> >> >> >> lme(x~sitio, random = ~ 1|id/visita, data =
Re: [R-es] Espcificar analisis de medidas repetidas en lme()
Muchas gracias los tres. Al final me voy a quedar con lme(x ~ sitio + visita, random = ~ visita|id, data = datos) En la parte fija le digo a R que es importante tener en cuenta tanto visita como sitio, pero no especifico * por que no espero que haya una interacción, el efecto sitio será parecido en todas las visitas. En la parte aleatoria aviso a R de que los puntos de medida son los mismos a lo largo de las visitas. Recopilo Algunos enlaces que me han sido útiles incluyendo los vuestros: - https://m-clark.github.io/docs/mixedModels/anovamixed.html#mixed_model - Apartado 2.4. de https://www.researchgate.net/profile/Hensley-Mariathas-3/post/How_should_I_construct_my_multilevel_model_in_R/attachment/59d646d579197b80779a1cb9/AS%3A459836811943936%401486645047128/download/Appendix-Mixed-Models.pdf - Apartado 3 de https://www.crumplab.com/psyc7709_2019/book/docs/a-tutorial-for-using-the-lme-function-from-the-nlme-package-.html Gracias de nuevo, Jaume. El mar, 11 ene 2022 a las 20:02, Javier Marcuzzi (< javier.ruben.marcu...@gmail.com>) escribió: > Estimado Jaume Tormo > > Tal como comenta Carlos Bellosta, hay algo entre lme, lmer, lme4, todo es > muy semejante pero para ciertas cosas uno es más potente o flexible que el > otro. > Justo ahora no estoy al alcance para enviar la cita de un libro donde está > un ejemplo sobre lo que usted pregunta. Reién mire en internet y encontré > esto, no es justo pero compara alternativas. > > 6 Paquete nlme | Modelos Mixtos con R (fhernanb.github.io) > <https://fhernanb.github.io/libro_modelos_mixtos/pac-nlme.html> > > Creo que el libro que tiene lo que usted necesita es The Nlme Package: > Linear and Nonlinear Mixed Effects Models, si no recuerdo mal, el ejemplo > es de unos autos o fábrica de autos, los motores, y el tiempo según los > trabajadores, cada vez lo complican más, digamos que desde un lugar > realizan la complejidad desde lo simple y sumando paso a paso. Lo > interesante es cómo agregando parámetros, o reescribiendo a partir de > lo mismo, avanzan cada vez más. > > Mire en GLMM FAQ (bbolker.github.io) > <https://bbolker.github.io/mixedmodels-misc/glmmFAQ.html#additive-and-generalized-additive-mixed-models> > la > definición de los modelos. > > Pero debe estar por ahí el ejemplo de car motors R time, y cómo lo van > complicando. > > Javier Rubén Marcuzzi > > El mar, 11 ene 2022 a las 10:24, Jaume Tormo () > escribió: > >> Hola, >> >> Estoy tratando de especificar un modelo de medidas repetidas que es como >> sigue: >> - 4 sitios de estudio. (A-D) >> - Dentro de cada sitio hay 5 puntos donde se mide la variable X >> - Repetimos las medidas en el tiempo. Los lugares y puntos son los mismos >> en cada visita. >> >> Tenemos las siguientes variables: >> id - identificador del punto de medida >> sitio - Los cuatro lugares donde se mide sitio1, sitio2, ... sitio4 >> visita - La visitas que se hacen para medir. visita1, visita2,... visitaN >> x - variable medida >> >> Lo voy a analizar con lme pero no estoy seguro de cómo especificar esto en >> la fórmula. Yo creo que es así: >> >> lme(x~sitio, random = ~ 1|id/visita, data = datos) >> >> Porque entiendo que hay que decir id/visita para que R entienda que a lo >> largo de las visitas los id son el mismo punto de medida. >> Pero no estoy seguro de si debe ser al revés ~1|visita/id >> >> ¿Que opinais?¿Voy por buen camino? >> >> Muchas gracias. >> >> -- >> Jaume Tormo. >> https://flipboard.com/@jaumetormo/hallazgos-interesantes-bj8opmboy >> https://acercad.wordpress.com/ >> >> [[alternative HTML version deleted]] >> >> ___ >> R-help-es mailing list >> R-help-es@r-project.org >> https://stat.ethz.ch/mailman/listinfo/r-help-es >> > -- Jaume Tormo. https://flipboard.com/@jaumetormo/hallazgos-interesantes-bj8opmboy https://acercad.wordpress.com/ [[alternative HTML version deleted]] ___ R-help-es mailing list R-help-es@r-project.org https://stat.ethz.ch/mailman/listinfo/r-help-es
[R-es] Espcificar analisis de medidas repetidas en lme()
Hola, Estoy tratando de especificar un modelo de medidas repetidas que es como sigue: - 4 sitios de estudio. (A-D) - Dentro de cada sitio hay 5 puntos donde se mide la variable X - Repetimos las medidas en el tiempo. Los lugares y puntos son los mismos en cada visita. Tenemos las siguientes variables: id - identificador del punto de medida sitio - Los cuatro lugares donde se mide sitio1, sitio2, ... sitio4 visita - La visitas que se hacen para medir. visita1, visita2,... visitaN x - variable medida Lo voy a analizar con lme pero no estoy seguro de cómo especificar esto en la fórmula. Yo creo que es así: lme(x~sitio, random = ~ 1|id/visita, data = datos) Porque entiendo que hay que decir id/visita para que R entienda que a lo largo de las visitas los id son el mismo punto de medida. Pero no estoy seguro de si debe ser al revés ~1|visita/id ¿Que opinais?¿Voy por buen camino? Muchas gracias. -- Jaume Tormo. https://flipboard.com/@jaumetormo/hallazgos-interesantes-bj8opmboy https://acercad.wordpress.com/ [[alternative HTML version deleted]] ___ R-help-es mailing list R-help-es@r-project.org https://stat.ethz.ch/mailman/listinfo/r-help-es
Re: [R-es] Dibujar un gráfico con 4 terms - ggeffects + plot
Hola de nuevo,
Me he dado cuenta de que cuando haces el modelo con 3 terms crea un objeto
diferente que cuando lo haces con 4 terms p.e.
# gráfica MAP vs prop.anu 3 terms
df <- ggpredict(m.glob.pre.anu
, terms = c("pre","area_m2","sum.vs.win")
)
p.tot<-plot(df) # al hacer esto, guarda plot(df) en p.tot y no dibuja nada
# gráfica MAP vs prop.anu 4 terms
df <- ggpredict(m.glob.pre.anu
, terms = c("pre", "area_m2", "sum.vs.win", "data_type")
)
p<-plot(df) # al hacer esto, guarda plot(df) en p pero dibuja en gráfico
str(p); attributes(p)
str(p.tot); attributes(p.tot)
Crea dos objetos diferentes... p.tot tiene que ver con gtable()
Editar eso resulta bastante complicado:
https://stackoverflow.com/questions/46516269/retrieve-facet-labels-from-a-ggplot-or-a-gtable-gtree-grob-gdesc-object
Creo que voy a crear los dos gráficos por separado y juntar las dos
imágenes en una. O bien probar con layout() o grid()
¿Alguna sugerencia?
Jaume.
El mar., 20 oct. 2020 a las 18:24, Jaume Tormo ()
escribió:
> Hola eRRer@s,
>
> He creado un modelo mixto (adjunto) con lme4
> He dibujado la predicción usando:
> df <- ggpredict(m.glob.pre.anu
> , terms = c("pre", "area_m2", "sum.vs.win")
> )
> plot(df)
> Luego he arreglado el gráfico usando:
> df <- ggpredict(m.glob.pre.anu
> , terms = c("pre", "area_m2", "sum.vs.win")
> )
> plot(df)+
> labs(title = "Predicted number of annuals" # falla al posar 4 terms en el
> df
> ,x = "MAP"
> ,y = "Proportion of annuals"
> ) +
> scale_x_continuous(breaks = c(-2,0,2)
>, labels= etiquetas
> ) +
> labs(color="Area")
> Pero me interesa más el modelo con 4 terms que sería:
> df <- ggpredict(m.glob.pre.anu
> , terms = c("pre", "area_m2", "sum.vs.win",
> "data_type")
> )
> plot(df)
> Hasta aquí funciona todo.
> Pero si intento hacer los arreglos p.e.:
> plot(df)+
> labs(title = "Predicted number of annuals"
> ,x = "MAP"
> ,y = "Proportion of annuals"
> )
> Me da el siguiente error:
> Error in plot(df) + labs(title = "Predicted number of annuals", x = "MAP",
> :
> non-numeric argument to binary operator
> Creo que el error se debe a que en el modelo ahora hay 4 terms en lugar de
> 3 ¿Puede ser?
> ¿Se os ocurre qué puede estar pasando? ¿Sabéis cómo puedo especificar los
> títulos, leyendas, etc. de otra forma?
>
> Muchas gracias de antemano.
>
> --
> Dr. Jaume Tormo.
> Area of Ecology
> Department of Agrarian and Environmental Sciences
> Technological College. Agri-food and Environment
> University of Zaragoza, Spain
> 0034 974292678
> https://es.linkedin.com/in/jaumetormo
> https://acercad.wordpress.com/
>
>
--
Jaume Tormo.
https://es.linkedin.com/in/jaumetormo
https://acercad.wordpress.com/
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Re: [R-es] Bibliografía
Hola Jorge, En esta web: http://luiscayuela.blogspot.com/ En la columna de la derecha tienes unos apuntes de un curso. Aprovecho para felicitar al autor, Luis Cayuela, los apuntes son estupendos. Jaume. El mar., 17 mar. 2020 a las 6:23, Jorge Orenos () escribió: > Estoy buscando bibliografía en español para la utilización de R. Gracias. > > [[alternative HTML version deleted]] > > ___ > R-help-es mailing list > R-help-es@r-project.org > https://stat.ethz.ch/mailman/listinfo/r-help-es > -- Jaume Tormo. https://es.linkedin.com/in/jaumetormo https://acercad.wordpress.com/ [[alternative HTML version deleted]] ___ R-help-es mailing list R-help-es@r-project.org https://stat.ethz.ch/mailman/listinfo/r-help-es
Re: [R-es] Colocar objeto Dates dentro de un vector.
Hola a todos,
Álvaro, has dado en el clavo, eso es lo que pasaba. Me imagino que no hay
manera de meter una lista dentro de un vector.
Al final he usado tu sugerencia. Y me queda así:
# preliminares
install.packages( lubridate ); library( lubridate )
v <- c(0, 0, 0)
original <- c(2019, 308, 1700, 25) # c(año, día del año, hora,
temperatura) esto sale así de un sensor de temperatura
# convertimos los datos originales en algo que entienda R
a <- years(original[1] )
d <- days(original[2]-1 ) # el -1 es un ajuste por como son los datos
originales
h <- hours( substr(original[3], 1, 2) )
fecha <- a+d+h # Conseguimos una fecha completa
fecha.b <- as.Date(fecha, origin="-01-01" ) # convertimos la fecha en
días del mes en lugar de días del año
fecha.c <- as.character(fecha.b)
# Ahora sí que funciona
v[3] <- fecha.c
v
[1] "0" "0" "2019-11-04 17:00:00"
Muchas gracias a todos.
Jaume.
El mar., 25 feb. 2020 a las 11:01, Álvaro Hernández Vicente ()
escribió:
> Hola, Jaume:
>
> El problema que tienes en tu enfoque y por lo que R no te deja añadir
> esa fecha al vector es que no es un valor lo que intentas sustituir. Tu
> 'fecha' lo que contiene es un objeto 'Period' de lubridate y 'fecha.b'
> verás que es de tipo POSIXlt, que viene a ser internamente como una
> lista (mira ?DateTimeClasses). Puedes comprobarlo con:
>
> str(fecha)
> class(fecha.b)
>
> Si quieres mantener tu enfoque (que muchas veces es lo que uno mejor
> entiende) podrías guardar tu fecha como una cadena (tu vector cambiará a
> tipo character) o guardarlo tal cual en el vector (que se te convertirá
> a numérico, como se guardan las fechas, desde 1970-01-01).
>
> string <- paste0(original[1:3], collapse = "-")
> fecha <- parse_date_time(string, orders = "%y-%j-%H%M")
>
> # opción 1
> v <- c(0, 0, 0)
> v[1] <- as.character(fecha)
> as_datetime(v)
>
> # opción 2
> v <- c(0, 0, 0)
> v[1] <- fecha
> as_datetime(v)
>
> Un saludo
> Álvaro
>
> El 24/2/20 a las 21:54, Jaume Tormo escribió:
> > Muchas gracias,
> >
> > Probaré eso también y ya os cuento.
> >
> > Jaume.
> >
> > El lun., 17 feb. 2020 a las 22:10, Javier Marcuzzi (<
> > javier.ruben.marcu...@gmail.com>) escribió:
> >
> >> Estimado Jaume Tormo
> >>
> >> En lo personal yo utilizo un enfoque como el que comenta Carlos Ortega,
> se
> >> me ocurre que posiblemente funcione si a su código le coloca algo de
> >> formato, me refiero a esta forma:
> >>
> >> as.Date("10/21/2012", format = "%m/%d/%Y")
> >>
> >> Javier Rubén Marcuzzi
> >>
> >> El lun., 17 feb. 2020 a las 17:55, Jaume Tormo ()
> >> escribió:
> >>
> >>> Carlos, muchas gracias, voy a probarlo.
> >>> Pero me sigue intrigando por que no puedo ponerlo como elemento de un
> >>> vector... Misterios del R. SI lo averiguo os lo digo.
> >>>
> >>> Jaume.
> >>>
> >>> El sáb., 15 feb. 2020 a las 19:08, Carlos Ortega (<
> >>> c...@qualityexcellence.es>)
> >>> escribió:
> >>>
> >>>> Hola,
> >>>>
> >>>> Una alternativa que te puede ayudar es enfocar el problema de esta
> otra
> >>>> forma.
> >>>> Puedes ir guardando tus vectores "original" en un data.frame y luego
> >>>> convertirlo a fechas.
> >>>>
> >>>> Una vez tienes estas fechas, puedes hacer cálculos o extraer otras
> >>>> variables.
> >>>>
> >>>>
> >>>>> original<-c(2019,308,1700, 25)
> >>>>> df <- data.frame(
> >>>> + Year = original[1],
> >>>> + DayNum = original[2],
> >>>> + Hour = original[3]
> >>>> + )
> >>>>> my_fecha <- strptime( paste(df$Year, df$DayNum, df$Hour, sep = ""),
> >>>> "%Y%j%H" )
> >>>>> my_fecha
> >>>> [1] "2019-11-04 17:00:00 CET"
> >>>>> my_fecha <- strptime( paste(original[1], original[2], original[3],
> >>> sep =
> >>>> ""), "%Y%j%H" )
> >>>>> my_fecha
> >>>> [1] "2019-11-04 17:00:00 CET"
> >>>>
> >>>> Gracias,
> >>>> Carlos Ortega
> >>>> www.qualityexcellence.es
> >>>>
> >>>>
> >>>> El sáb., 15
Re: [R-es] Colocar objeto Dates dentro de un vector.
Carlos, muchas gracias, voy a probarlo. Pero me sigue intrigando por que no puedo ponerlo como elemento de un vector... Misterios del R. SI lo averiguo os lo digo. Jaume. El sáb., 15 feb. 2020 a las 19:08, Carlos Ortega () escribió: > Hola, > > Una alternativa que te puede ayudar es enfocar el problema de esta otra > forma. > Puedes ir guardando tus vectores "original" en un data.frame y luego > convertirlo a fechas. > > Una vez tienes estas fechas, puedes hacer cálculos o extraer otras > variables. > > > > original<-c(2019,308,1700, 25) > > df <- data.frame( > + Year = original[1], > + DayNum = original[2], > + Hour = original[3] > + ) > > my_fecha <- strptime( paste(df$Year, df$DayNum, df$Hour, sep = ""), > "%Y%j%H" ) > > my_fecha > [1] "2019-11-04 17:00:00 CET" > > my_fecha <- strptime( paste(original[1], original[2], original[3], sep = > ""), "%Y%j%H" ) > > my_fecha > [1] "2019-11-04 17:00:00 CET" > > Gracias, > Carlos Ortega > www.qualityexcellence.es > > > El sáb., 15 feb. 2020 a las 12:45, Jaume Tormo () > escribió: > >> Hola, >> >> Estoy encontrando un problema al intentar poner un objeto Dates en un >> vector o dataframe. >> Mi ejemplo >> # preliminares >> install.packages( lubridate ); library( lubridate ) >> v <- c(0, 0, 0) >> original<-c(2019,308,1700, 25) # c(año, día del año, hora, temperatura) >> esto sale así de un sensor de temperatura >> >> # convertimos los datos originales en algo que entienda R >> a <- years(original[1] ) >> d <- days(original[2]-1 ) # el -1 es un ajuste por como son los datos >> originales >> h <- hours( substr(original[3], 1, 2) ) >> fecha <- a+d+h # Conseguimos una fecha completa >> fecha.b <- as.Date(fecha, origin="-01-01" ) # convertimos la fecha >> en >> días del mes en lugar de días del año >> # mi problema >> # Si asigno fecha a un elemento de un vector me sale 0 >> v[2] <- fecha >> v[2] >> # Si asigno fecha.b a un elemento de un vector me da un error >> v[1] <- fecha.b >> Me da cosas parecidas si intento asignar un lugar en un dataframe, >> >> Entiendo que as.Date convierte la fecha en algo que tiene más de un >> elemento ¿Puede ser eso? Si es así ¿Cómo veo lo que hay dentro del objeto >> para sacar solo lo que me interese? >> >> Muchas gracias. >> >> -- >> Jaume Tormo. >> https://es.linkedin.com/in/jaumetormo >> https://acercad.wordpress.com/ >> >> [[alternative HTML version deleted]] >> >> ___ >> R-help-es mailing list >> R-help-es@r-project.org >> https://stat.ethz.ch/mailman/listinfo/r-help-es >> > > > -- > Saludos, > Carlos Ortega > www.qualityexcellence.es > -- Jaume Tormo. https://es.linkedin.com/in/jaumetormo https://acercad.wordpress.com/ [[alternative HTML version deleted]] ___ R-help-es mailing list R-help-es@r-project.org https://stat.ethz.ch/mailman/listinfo/r-help-es
[R-es] Colocar objeto Dates dentro de un vector.
Hola, Estoy encontrando un problema al intentar poner un objeto Dates en un vector o dataframe. Mi ejemplo # preliminares install.packages( lubridate ); library( lubridate ) v <- c(0, 0, 0) original<-c(2019,308,1700, 25) # c(año, día del año, hora, temperatura) esto sale así de un sensor de temperatura # convertimos los datos originales en algo que entienda R a <- years(original[1] ) d <- days(original[2]-1 ) # el -1 es un ajuste por como son los datos originales h <- hours( substr(original[3], 1, 2) ) fecha <- a+d+h # Conseguimos una fecha completa fecha.b <- as.Date(fecha, origin="-01-01" ) # convertimos la fecha en días del mes en lugar de días del año # mi problema # Si asigno fecha a un elemento de un vector me sale 0 v[2] <- fecha v[2] # Si asigno fecha.b a un elemento de un vector me da un error v[1] <- fecha.b Me da cosas parecidas si intento asignar un lugar en un dataframe, Entiendo que as.Date convierte la fecha en algo que tiene más de un elemento ¿Puede ser eso? Si es así ¿Cómo veo lo que hay dentro del objeto para sacar solo lo que me interese? Muchas gracias. -- Jaume Tormo. https://es.linkedin.com/in/jaumetormo https://acercad.wordpress.com/ [[alternative HTML version deleted]] ___ R-help-es mailing list R-help-es@r-project.org https://stat.ethz.ch/mailman/listinfo/r-help-es
Re: [R-es] Coeficientes GLM binomial
Hola de nuevo,
Ya está resuelto ¡Muchísimas gracias a los tres!
Jaume.
El jue., 5 dic. 2019 a las 10:19, Marcelino De La Cruz Rot (<
marcelino.delac...@urjc.es>) escribió:
> Hola Jaume:
> Los datos que pones en la fórmula son diferentes de los que introduces
> en el newdata en la función predict(). Además, el Intercept en la
> fórmula lo lo has metido cambiado de signo. Si lo haces correctamente,
> coinciden el resultado del predict y el resultado de la fórmula:
>
> > prob<- -1.89521331-0.02303313*(25)+4.74499714*(0)+0.02043222*(3)
> > antilogit(prob)
> [1] 0.08243261
> >
>
> Saludos,
>
> MArcelino
>
> El 05/12/2019 a las 7:28, Jaume Tormo escribió:
> > Un ejemplo con un modelo más simple:
> > He especificado este modelo:
> >> formula(m2.pile)
> > ger ~ tem + pot + time
> > Si hago predict me da:
> >> predict(m2.pile,newdata=data.frame(tem=25,pot=0,time=3),type="response")
> > 0.08243262
> > Extraigo los coeficientes:
> >> coef(m2.pile)
> > (Intercept) tem pottime
> > -1.89521331 -0.02303313 4.74499714 0.02043222
> > Ahora calculo la probabilidad usando los coeficientes
> >> prob<-1.89521331-0.02303313*(15)+4.74499714*(-0.3)+0.02043222*(3)
> >> prob
> > [1] 0.1875139
> > Transformo la probabilidad por que no está en la forma de la respuesta
> > antilogit<-function(x){exp(x)/(1+exp(x))} #función para transformar
> >> antilogit(prob)
> > [1] 0.5467416
> >
> > Si transformo los coeficientes:
> >> antilogit(coef(m2.pile))
> > (Intercept) tem pottime
> >0.1306512 0.4942420 0.9913799 0.5051079
> > Y aplico la formula
> >> prob<-0.1306512-0.4942420*(15)+0.9913799*(-0.3)+0.5051079*(3)
> >> prob
> > [1] -6.065069
> > Tampoco da nada parecido
> >
> > Como veis, en ningún caso, el resultado se parece en nada al valor del
> > predict, no veo que estoy haciendo mal.
> > ¿Alguna idea?
> >
> > Jaume.
> >
> > El jue., 5 dic. 2019 a las 6:44, Jaume Tormo ()
> > escribió:
> >
> >> Muchas gracias Marcelino y Manuel,
> >>
> >> He seguido vuestros consejos, pero sigo teniendo el mismo problema.
> >> Creo que lo que me ocurre es que no se como montar la formula con los
> >> valores de temperatura, potencial y tiempo.
> >> Lo que quiero decir es:
> >> Yo a R le especifico que el modelo es así:
> >> ger~tem+pot+time+I(tem^2)+I(tem^2):pot
> >> Pero para hacer eso a mano, con los valores de mis variables
> (temperatura,
> >> potencial y tiempo) ¿La formula que debería usar es esta?
> >> 0,0006077 + 0,7043138*temp + 0,9962766*pot + 0,5060756*time +
> >> 0,4923288*temp^2 + 0,4997649*temp^2*pot
> >> Donde los números son los valores de los coeficientes y temp, pot y time
> >> son los valores de mis variables, los que cambio en la formula para
> >> predecir la germinación en distintas condiciones.
> >> Al hacer el predict me da valores entre 0 y 1 que son probabilidades,
> pero
> >> al aplicar esta formula me da valores mayores de 1, no tiene sentido.
> >> Preguntado de otra forma ¿Si en R pone I(tem^2):pot eso equivale a
> >> 0,4997649*temp^2*pot? Siendo 0,4997649 el valor del coeficiente.
> >>
> >> Muchas gracias.
> >>
> >> Jaume.
> >>
> >>
> >>
> >> El jue., 28 nov. 2019 a las 13:27, Jaume Tormo ()
> >> escribió:
> >>
> >>> Estimad@s errer@s
> >>>
> >>> He hecho este modelo glm
> >>> m1.pile<-glm(ger~tem+pot+time+I(tem^2)+I(tem^2):pot
> >>> ,family="binomial"
> >>> ,data=long.PILE
> >>> )
> >>> Que nos da la probabilidad de germinación de una semilla en función de
> >>> tem (Temperatura), pot (Humedad del suelo) y time (Tiempo que la
> semilla
> >>> pasa en esas condiciones).
> >>> Ahora quiero, para diferentes tem, pot y time, predecir la probabilidad
> >>> de germinación.
> >>> Para eso uso:
> >>>
> >>>
> predict(m1.pile,newdata=data.frame(tem=15,pot=-0.3,time=3),type="response")
> >>> Con esto me da valores de probabilidad de germinación lógicos y
> >>> razonables.
> >>>
> >>> Por razones ajenas a mi voluntad, necesito poder hacer esto mismo
> usando
> >>> los coeficientes del modelo.
> >>> Extraigo los coeficientes mediante:
&
Re: [R-es] Coeficientes GLM binomial
Un ejemplo con un modelo más simple:
He especificado este modelo:
>formula(m2.pile)
ger ~ tem + pot + time
Si hago predict me da:
>predict(m2.pile,newdata=data.frame(tem=25,pot=0,time=3),type="response")
0.08243262
Extraigo los coeficientes:
> coef(m2.pile)
(Intercept) tem pottime
-1.89521331 -0.02303313 4.74499714 0.02043222
Ahora calculo la probabilidad usando los coeficientes
> prob<-1.89521331-0.02303313*(15)+4.74499714*(-0.3)+0.02043222*(3)
> prob
[1] 0.1875139
Transformo la probabilidad por que no está en la forma de la respuesta
antilogit<-function(x){exp(x)/(1+exp(x))} #función para transformar
> antilogit(prob)
[1] 0.5467416
Si transformo los coeficientes:
> antilogit(coef(m2.pile))
(Intercept) tem pottime
0.1306512 0.4942420 0.9913799 0.5051079
Y aplico la formula
> prob<-0.1306512-0.4942420*(15)+0.9913799*(-0.3)+0.5051079*(3)
> prob
[1] -6.065069
Tampoco da nada parecido
Como veis, en ningún caso, el resultado se parece en nada al valor del
predict, no veo que estoy haciendo mal.
¿Alguna idea?
Jaume.
El jue., 5 dic. 2019 a las 6:44, Jaume Tormo ()
escribió:
> Muchas gracias Marcelino y Manuel,
>
> He seguido vuestros consejos, pero sigo teniendo el mismo problema.
> Creo que lo que me ocurre es que no se como montar la formula con los
> valores de temperatura, potencial y tiempo.
> Lo que quiero decir es:
> Yo a R le especifico que el modelo es así:
> ger~tem+pot+time+I(tem^2)+I(tem^2):pot
> Pero para hacer eso a mano, con los valores de mis variables (temperatura,
> potencial y tiempo) ¿La formula que debería usar es esta?
> 0,0006077 + 0,7043138*temp + 0,9962766*pot + 0,5060756*time +
> 0,4923288*temp^2 + 0,4997649*temp^2*pot
> Donde los números son los valores de los coeficientes y temp, pot y time
> son los valores de mis variables, los que cambio en la formula para
> predecir la germinación en distintas condiciones.
> Al hacer el predict me da valores entre 0 y 1 que son probabilidades, pero
> al aplicar esta formula me da valores mayores de 1, no tiene sentido.
> Preguntado de otra forma ¿Si en R pone I(tem^2):pot eso equivale a
> 0,4997649*temp^2*pot? Siendo 0,4997649 el valor del coeficiente.
>
> Muchas gracias.
>
> Jaume.
>
>
>
> El jue., 28 nov. 2019 a las 13:27, Jaume Tormo ()
> escribió:
>
>> Estimad@s errer@s
>>
>> He hecho este modelo glm
>> m1.pile<-glm(ger~tem+pot+time+I(tem^2)+I(tem^2):pot
>> ,family="binomial"
>> ,data=long.PILE
>> )
>> Que nos da la probabilidad de germinación de una semilla en función de
>> tem (Temperatura), pot (Humedad del suelo) y time (Tiempo que la semilla
>> pasa en esas condiciones).
>> Ahora quiero, para diferentes tem, pot y time, predecir la probabilidad
>> de germinación.
>> Para eso uso:
>>
>> predict(m1.pile,newdata=data.frame(tem=15,pot=-0.3,time=3),type="response")
>> Con esto me da valores de probabilidad de germinación lógicos y
>> razonables.
>>
>> Por razones ajenas a mi voluntad, necesito poder hacer esto mismo usando
>> los coeficientes del modelo.
>> Extraigo los coeficientes mediante:
>> x<-coefficients(m1.pile)
>> y los destransformo por que el GLM los transforma al decirle que es
>> binomial (es lo mismo que hace “response” en el predict()... creo)
>> Coeficientes buenos <- exp(x)/(1+exp(x))
>>
>> Hasta aquí todo teóricamente correcto ¿No?
>> Al reconstruir la formula del modelo con los coeficientes buenos me queda
>> esto:
>> 0,0006077 + 0,7043138*temp + 0,9962766*pot + 0,5060756*time +
>> 0,4923288*temp^2 + 0,4997649*temp^2*pot
>>
>> Pero al calcular esta formula con unos valores concretos de temp, pot y
>> time, no me da los mismos valores que el predict con el mismo imput de
>> temp, pot y time.
>>
>> Mi pregunta es ¿Lo que hay especificado en el modelo se corresponde con
>> esta fórmula que yo he escrito aquí? Esa podría ser una causa del error.
>> Mi otra pregunta es ¿Está bien el proceso que he hecho?
>>
>> Muchas gracias.
>>
>> Jaume.
>>
>> Dr. Jaume Tormo.
>> Area of Ecology
>> Departament of Agrarian and Environmental Sciences
>> Technological College. Agri-food and Environment
>> University of Zaragoza, Spain
>> 0034 974292678
>> https://es.linkedin.com/in/jaumetormo
>> https://acercad.wordpress.com/
>>
>>
>>
>> --
>> Jaume Tormo.
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Re: [R-es] Coeficientes GLM binomial
Muchas gracias Marcelino y Manuel, He seguido vuestros consejos, pero sigo teniendo el mismo problema. Creo que lo que me ocurre es que no se como montar la formula con los valores de temperatura, potencial y tiempo. Lo que quiero decir es: Yo a R le especifico que el modelo es así: ger~tem+pot+time+I(tem^2)+I(tem^2):pot Pero para hacer eso a mano, con los valores de mis variables (temperatura, potencial y tiempo) ¿La formula que debería usar es esta? 0,0006077 + 0,7043138*temp + 0,9962766*pot + 0,5060756*time + 0,4923288*temp^2 + 0,4997649*temp^2*pot Donde los números son los valores de los coeficientes y temp, pot y time son los valores de mis variables, los que cambio en la formula para predecir la germinación en distintas condiciones. Al hacer el predict me da valores entre 0 y 1 que son probabilidades, pero al aplicar esta formula me da valores mayores de 1, no tiene sentido. Preguntado de otra forma ¿Si en R pone I(tem^2):pot eso equivale a 0,4997649*temp^2*pot? Siendo 0,4997649 el valor del coeficiente. Muchas gracias. Jaume. El jue., 28 nov. 2019 a las 13:27, Jaume Tormo () escribió: > Estimad@s errer@s > > He hecho este modelo glm > m1.pile<-glm(ger~tem+pot+time+I(tem^2)+I(tem^2):pot > ,family="binomial" > ,data=long.PILE > ) > Que nos da la probabilidad de germinación de una semilla en función de tem > (Temperatura), pot (Humedad del suelo) y time (Tiempo que la semilla pasa > en esas condiciones). > Ahora quiero, para diferentes tem, pot y time, predecir la probabilidad de > germinación. > Para eso uso: > predict(m1.pile,newdata=data.frame(tem=15,pot=-0.3,time=3),type="response") > Con esto me da valores de probabilidad de germinación lógicos y razonables. > > Por razones ajenas a mi voluntad, necesito poder hacer esto mismo usando > los coeficientes del modelo. > Extraigo los coeficientes mediante: > x<-coefficients(m1.pile) > y los destransformo por que el GLM los transforma al decirle que es > binomial (es lo mismo que hace “response” en el predict()... creo) > Coeficientes buenos <- exp(x)/(1+exp(x)) > > Hasta aquí todo teóricamente correcto ¿No? > Al reconstruir la formula del modelo con los coeficientes buenos me queda > esto: > 0,0006077 + 0,7043138*temp + 0,9962766*pot + 0,5060756*time + > 0,4923288*temp^2 + 0,4997649*temp^2*pot > > Pero al calcular esta formula con unos valores concretos de temp, pot y > time, no me da los mismos valores que el predict con el mismo imput de > temp, pot y time. > > Mi pregunta es ¿Lo que hay especificado en el modelo se corresponde con > esta fórmula que yo he escrito aquí? Esa podría ser una causa del error. > Mi otra pregunta es ¿Está bien el proceso que he hecho? > > Muchas gracias. > > Jaume. > > Dr. Jaume Tormo. > Area of Ecology > Departament of Agrarian and Environmental Sciences > Technological College. Agri-food and Environment > University of Zaragoza, Spain > 0034 974292678 > https://es.linkedin.com/in/jaumetormo > https://acercad.wordpress.com/ > > > > -- > Jaume Tormo. > https://es.linkedin.com/in/jaumetormo > https://acercad.wordpress.com/ > -- Jaume Tormo. https://es.linkedin.com/in/jaumetormo https://acercad.wordpress.com/ [[alternative HTML version deleted]] ___ R-help-es mailing list R-help-es@r-project.org https://stat.ethz.ch/mailman/listinfo/r-help-es
[R-es] Coeficientes GLM binomial
Estimad@s errer@s He hecho este modelo glm m1.pile<-glm(ger~tem+pot+time+I(tem^2)+I(tem^2):pot ,family="binomial" ,data=long.PILE ) Que nos da la probabilidad de germinación de una semilla en función de tem (Temperatura), pot (Humedad del suelo) y time (Tiempo que la semilla pasa en esas condiciones). Ahora quiero, para diferentes tem, pot y time, predecir la probabilidad de germinación. Para eso uso: predict(m1.pile,newdata=data.frame(tem=15,pot=-0.3,time=3),type="response") Con esto me da valores de probabilidad de germinación lógicos y razonables. Por razones ajenas a mi voluntad, necesito poder hacer esto mismo usando los coeficientes del modelo. Extraigo los coeficientes mediante: x<-coefficients(m1.pile) y los destransformo por que el GLM los transforma al decirle que es binomial (es lo mismo que hace “response” en el predict()... creo) Coeficientes buenos <- exp(x)/(1+exp(x)) Hasta aquí todo teóricamente correcto ¿No? Al reconstruir la formula del modelo con los coeficientes buenos me queda esto: 0,0006077 + 0,7043138*temp + 0,9962766*pot + 0,5060756*time + 0,4923288*temp^2 + 0,4997649*temp^2*pot Pero al calcular esta formula con unos valores concretos de temp, pot y time, no me da los mismos valores que el predict con el mismo imput de temp, pot y time. Mi pregunta es ¿Lo que hay especificado en el modelo se corresponde con esta fórmula que yo he escrito aquí? Esa podría ser una causa del error. Mi otra pregunta es ¿Está bien el proceso que he hecho? Muchas gracias. Jaume. Dr. Jaume Tormo. Area of Ecology Departament of Agrarian and Environmental Sciences Technological College. Agri-food and Environment University of Zaragoza, Spain 0034 974292678 https://es.linkedin.com/in/jaumetormo https://acercad.wordpress.com/ -- Jaume Tormo. https://es.linkedin.com/in/jaumetormo https://acercad.wordpress.com/ [[alternative HTML version deleted]] ___ R-help-es mailing list R-help-es@r-project.org https://stat.ethz.ch/mailman/listinfo/r-help-es
Re: [R-es] Leer un txt a trozos
Hola a todos,
Muchas gracias a todos por la ayuda. Marcelino, tu idea ha sido la clave.
A falta de alguna comprobación os pego aquí el script que he hecho...
parece que funciona.
Por si le sirve a alguien, los datos son el output de hydrus 1D (
https://www.pc-progress.com/en/Default.aspx?hydrus-1d)
El archivo original lo podéis ver aquí:
https://www.dropbox.com/s/41b5wexpjdnztm9/Nod_Inf.out?dl=0
SCRIPT:
## recuerda quitar a mano las unidades en el archivo de texto
file<-"/home/jaume/Dropbox/FEINA/tasca_WTAM/models_sol/Hydrus/ModelDmoret_20190212/JAume/Nod_Inf.out.proves"
## cargar los datos
texto <- scan(file, what ="character") #hace un vector de strings, un
elemento por string
texto <- texto[c(26:length(texto))]#quitamos la cabecera
head(texto)
## marcar los time y end
times <- grep("Time:",texto) #posición de los time
ends <- grep("end",texto)#posición de los end
head(times);head(ends)#comprobar
head(texto)
## creamos la matriz para guardar
matriufinal<-matrix(c(1:12),nrow=1)
#rbind(matriufinal,c(1,2,3,4,5,6,7,8,9,10,11,12))
## empieza
for ( i in 1:length(times)){
#i<-1
## sacar la matriz para cada time
inici<-times[i]+2 #lugar donde empieza la matriz
final<-ends[i]-1#lugar donde acaba la matriz
troç<-texto[c(inici:final)] #texto de la primera matriz guardado
como troç
head(troç,11);tail(troç,11) #comprobar
m<-matrix(troç,nc=11,byrow = T) #hacemos la matriz
## primera fila con nombres de columna
colnames(m)<-m[1,]# ponemos el nombre
m<-m[-1,] # Borramos la fila de nombres
## añadir columna diciendo el timepo (Time)
m<-cbind(m,rep(i-1,nrow(m)))
colnames(m)[12]<-"time"
## añadirlo a la matriz final
matriufinal<-rbind(matriufinal,m)
}
## convertirlo en dataframe
dades.m<-matriufinal
# quitarar la primera columna que habiamo puesto al crear la matriz de
guardar
dades.m<-dades.m[-1,]
# convertir en numérico
mode(dades.m)<-"numeric"
#convertir en dataframe
dades<-as.data.frame(dades.m)
Jaume.
El mar., 12 feb. 2019 a las 19:16, Jaume Tormo ()
escribió:
> Estimad@s eRRer@s,
>
> Tengo un txt que quiero importar a R.
> Pero no tiene un formato adecuado para usar cosas normales, como por
> ejemplo read.csv()
> El formato es algo así:
> time 1
> col1 col2 col3 col4
> dato dato dato dato
> dato dato dato dato
> dato dato dato dato
> dato dato dato dato
> dato dato dato dato
> end
>
> time 2
> col1 col2 col3 col4
> dato dato dato dato
> dato dato dato dato
> dato dato dato dato
> dato dato dato dato
> dato dato dato dato
> end
>
> time 3
> col1 col2 col3 col4
> dato dato dato dato
> dato dato dato dato
> dato dato dato dato
> dato dato dato dato
> dato dato dato dato
> end
>
> Lo que me gustaría decirle a R es "ves a donde pone time y tráete X
> lineas" o "ves a donde pone time y tráete lineas hasta que llegues a end"
> En realidad debe ser bastante fácil, todas las tablas empiezan con time y
> acaban con end y tienen el mismo numero de filas.
> He estado mirando readPlain(), scan(), readfile()... pero le puedes decir
> cuantas lineas leer pero no donde empezar... creo.
> ¿Alguna pista de por donde puedo empezar a mirar?
>
> Muchas gracias.
>
>
> --
> Jaume Tormo.
> https://es.linkedin.com/in/jaumetormo
> https://acercad.wordpress.com/
>
--
Jaume Tormo.
https://es.linkedin.com/in/jaumetormo
https://acercad.wordpress.com/
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https://stat.ethz.ch/mailman/listinfo/r-help-es
[R-es] Leer un txt a trozos
Estimad@s eRRer@s, Tengo un txt que quiero importar a R. Pero no tiene un formato adecuado para usar cosas normales, como por ejemplo read.csv() El formato es algo así: time 1 col1 col2 col3 col4 dato dato dato dato dato dato dato dato dato dato dato dato dato dato dato dato dato dato dato dato end time 2 col1 col2 col3 col4 dato dato dato dato dato dato dato dato dato dato dato dato dato dato dato dato dato dato dato dato end time 3 col1 col2 col3 col4 dato dato dato dato dato dato dato dato dato dato dato dato dato dato dato dato dato dato dato dato end Lo que me gustaría decirle a R es "ves a donde pone time y tráete X lineas" o "ves a donde pone time y tráete lineas hasta que llegues a end" En realidad debe ser bastante fácil, todas las tablas empiezan con time y acaban con end y tienen el mismo numero de filas. He estado mirando readPlain(), scan(), readfile()... pero le puedes decir cuantas lineas leer pero no donde empezar... creo. ¿Alguna pista de por donde puedo empezar a mirar? Muchas gracias. -- Jaume Tormo. https://es.linkedin.com/in/jaumetormo https://acercad.wordpress.com/ [[alternative HTML version deleted]] ___ R-help-es mailing list R-help-es@r-project.org https://stat.ethz.ch/mailman/listinfo/r-help-es
[R-es] Leer un txt a trozos.
Estimad@s eRRer@s, Tengo un txt que quiero importar a R. Pero no tiene un formato adecuado para usar cosas normales, como por ejemplo read.csv() El formato es algo así: time 1 col1 col2 col3 col4 dato dato dato dato dato dato dato dato dato dato dato dato dato dato dato dato dato dato dato dato end time 2 col1 col2 col3 col4 dato dato dato dato dato dato dato dato dato dato dato dato dato dato dato dato dato dato dato dato end time 3 col1 col2 col3 col4 dato dato dato dato dato dato dato dato dato dato dato dato dato dato dato dato dato dato dato dato end Lo que me gustaría decirle a R es "ves a donde pone time y tráete X lineas" o "ves a donde pone time y tráete lineas hasta que llegues a end" En realidad debe ser bastante fácil, todas las tablas empiezan con time y acaban con end y tienen el mismo numero de filas. He estado mirando readPlain(), scan(), readfile()... pero le puedes decir cuantas lineas leer pero no donde empezar... creo. ¿Alguna pista de por donde puedo empezar a mirar? Muchas gracias. Jaume -- Dr. Jaume Tormo. Area of Ecology Departament of Agrarian and Environmental Sciences Technological College. Agri-food and Environment University of Zaragoza, Spain 0034 974292678 https://es.linkedin.com/in/jaumetormo https://acercad.wordpress.com/ pregunta_eRReros_importar_nodinfout Description: Binary data ___ R-help-es mailing list R-help-es@r-project.org https://stat.ethz.ch/mailman/listinfo/r-help-es
Re: [R-es] Descarga html
Hola Sergio, Yo descargué datos de AEMET con wget en la consola de linux, hice un .sh y funcionó bastante bien: ! /bin/bash http GET ' https://opendata.aemet.es/opendata/api/valores/climatologicos/inventarioestaciones/todasestaciones/?api_key=MiAPIKey \ cache-control:no-cache \ En este caso la identificación era poner la API key, pero se puede especificar un usuario y contraseña. Jamás lo había hecho y funcionó, así que no es complicado ;-). Jaume. El lun., 17 sept. 2018 a las 18:56, Eric () escribió: > Hola Sergio, que tal si lo haces fuera de R ? en los entornos UNIX como > linux, tienes el comando wget para descargar paginas web > (https://www.linuxtotal.com.mx/?cont=info_admon_017) . Con wget tambien > puedes manejar el acceso a directorios que necesitan password. wget > tambien esta disponible para windows > (http://gnuwin32.sourceforge.net/packages/wget.htm). Puedes poner el > comando dentro de un script si necesitas bajar muchas paginas. > > Suerte !! > > Eric. > > > > > On 17/09/18 12:46, Sergio Castro wrote: > > Buenas tardes, > > > > Estoy intentando automatizar unas tareas en la web y ando un poco > perdido. > > Quiero descargar con un Script de R el html de varias páginas de una web. > > Previamente me tengo que identificar (usuario y password) en la web para > > poder acceder a las páginas que me interesan. ¿Tienen alguna idea de por > > donde empezar a mirar? Estoy viendo RSelenium pero si se les ocurre > alguna > > forma sencilla, se lo agradecería. > > > > Muchas gracias de antemano. > > > > Un saludo. > > > > [[alternative HTML version deleted]] > > > > ___ > > R-help-es mailing list > > R-help-es@r-project.org > > https://stat.ethz.ch/mailman/listinfo/r-help-es > > . > > > > ___ > R-help-es mailing list > R-help-es@r-project.org > https://stat.ethz.ch/mailman/listinfo/r-help-es > -- Jaume Tormo. https://es.linkedin.com/in/jaumetormo https://acercad.wordpress.com/ [[alternative HTML version deleted]] ___ R-help-es mailing list R-help-es@r-project.org https://stat.ethz.ch/mailman/listinfo/r-help-es
[R-es] Ayuda ggplot
Yo hice una vea un gráfico parecido, sin ggplot, el gráfico está aquí: https://acercad.wordpress.com/2009/05/05/acerca-de-otra-grafica-en-r/ Jaume. El lunes, 23 de julio de 2018, Dayana Muñoz escribió: > Estimad@s, > > Junto con saludar, quería saber si alguien me podría ayudar con este > gráfico, tengo un análisis de datos del año 2016 de 3 variables con dos > dimensiones (muestra objetivo y muestra lograda), y quería agregar la > comparación con el año 2015, me gustaría agregar un gráfico de linea y > puntos para el año 2015, pero no he podido lograrlo , la idea es generar un > gráfico de esta forma. Adjunto mi scrip y mis bases. > > Agradeceré su colaboración. > > > > > ___ R-help-es mailing list R-help-es@r-project.org https://stat.ethz.ch/mailman/listinfo/r-help-es
Re: [R-es] Paquete dismo, cálculo coeficiente de variación
Muchas gracias. Jaume. El 20 de junio de 2018, 14:21, Marcelino de la Cruz Rot < marcelino.delac...@urjc.es> escribió: > Hola Jaume: > > Lo más rápido para ver el código, al ser un método S4 es escribir: > > findMethods(biovars) > > La descripción de la función (con las definiciones y comentarios si los > tuviese) los tendrías que ver rebuscando en el código fuente del paquete. > Generalmente en la carpeta "R" del paquete con el código fuente comprimido > (dismo_1.1-4.tar.gz) que puedes encontrar en CRAN ( > https://cran.r-project.org/src/contrib/dismo_1.1-4.tar.gz) o en este > caso, directamente desde su página de Github ( > https://github.com/cran/dismo/blob/master/R/biovars.R). > > > Un saludo, > > Marcelino > > > El 19/06/2018 a las 23:22, Jaume Tormo escribió: > >> Hola Jorge y Marcelino, >> >> Muchas gracias a los dos. >> Para futuras dudas ¿Cómo puedo mirar el código y la definición de una >> función? >> >> Gracias de nuevo. >> >> Jaume. >> >> El 19 de junio de 2018, 13:16, Jorge Virto > jorge.vi...@ehu.es>> escribió: >> >> Hola, >> >> en la misma definición de la función: >> >> # P15. Precipitation Seasonality(Coefficient of Variation) >> >> # the "1 +" is to avoid strange CVs for areas where mean rainfaill >> is < 1) >> >> p[,15] <- apply(prec+1, 1, cv) >> >> Un saludo, >> >> Jorge >> >> On Martes, 19 de Junio de 2018 13:07:27 Marcelino de la Cruz Rot >> escribió: >> >> > Hola Jaume: >> >> > >> >> > Si miras el código de biovars() verás que la variable bio15 (el >> >> > coeficiente de variación de la precipitación) la obtiene sumando >> >> > previamente 1 a "prec": >> >> > >> >> > p[, 15] <- apply(prec + 1, 1, cv) >> >> > >> >> > >> >> > Es decir, en tu caso, >> >> > >> >> > > cv(prec+1) >> >> > >> >> > [1] 109.9637 >> >> > >> >> > Lo que coincide con lo proporcionado por biovars, mientras que >> >> > >> >> > > cv(prec) >> >> > >> >> > [1] 112.5923 >> >> > >> >> > coincide con tu cálculo manual. >> >> > >> >> > En la página web de WorldClim, donde definieron originalmente esta >> >> > variable no he encontrado una explicación de este sumatorio, pero >> >> > tampoco he buscado mucho...Tal vez en alguno de los artículos en >> los que >> >> > se describe esta base de datos den razón de este sumatorio. >> >> > >> >> > Saludos, >> >> > >> >> > Marcelino >> >> > >> >> > El 19/06/2018 a las 11:43, Jaume Tormo escribió: >> >> > > Estimados erreros, >> >> > > >> >> > > Estoy intentando entender como calcula el paquete dismo ( >> >> > > https://cran.r-project.org/web/packages/dismo/index.html >> <https://cran.r-project.org/web/packages/dismo/index.html>) un >> >> coeficiente >> >> > > de >> >> > > variación. Os pongo un ejemplo: >> >> > > tmin <- c(10,12,14,16,18,20,22,21,19,17,15,12) # temperatura >> mínima media >> >> > > mensual de un año >> >> > > tmax <- tmin + 5 # temperatura máxima media mensual de un año >> >> > > prec <- c(0,2,10,30,80,160,80,20,40,60,20,0) #precipitación >> media mensual >> >> > > de un año >> >> > > biovars(prec, tmin, tmax) #este comando calcula una serie de >> variables >> >> > > relevantes para la distribución de especies. >> >> > > >> >> > > #El resultado es: >> >> > > bio1 bio2 bio3 bio4 bio5 bio6 bio7 bio8 bio9 bio10 >> >> > > >> >> > > bio11 >> >> > > [1,] 18.8 5 29.41176 384.5501 27 10 17 22.5 13.8 23.5 >> >> > > 13.8 >> >>
Re: [R-es] Paquete dismo, cálculo coeficiente de variación
Hola Jorge y Marcelino, Muchas gracias a los dos. Para futuras dudas ¿Cómo puedo mirar el código y la definición de una función? Gracias de nuevo. Jaume. El 19 de junio de 2018, 13:16, Jorge Virto escribió: > Hola, > > > > en la misma definición de la función: > > > > # P15. Precipitation Seasonality(Coefficient of Variation) > > # the "1 +" is to avoid strange CVs for areas where mean rainfaill is < 1) > > p[,15] <- apply(prec+1, 1, cv) > > > Un saludo, > > Jorge > > > > On Martes, 19 de Junio de 2018 13:07:27 Marcelino de la Cruz Rot escribió: > > > Hola Jaume: > > > > > > Si miras el código de biovars() verás que la variable bio15 (el > > > coeficiente de variación de la precipitación) la obtiene sumando > > > previamente 1 a "prec": > > > > > > p[, 15] <- apply(prec + 1, 1, cv) > > > > > > > > > Es decir, en tu caso, > > > > > > > cv(prec+1) > > > > > > [1] 109.9637 > > > > > > Lo que coincide con lo proporcionado por biovars, mientras que > > > > > > > cv(prec) > > > > > > [1] 112.5923 > > > > > > coincide con tu cálculo manual. > > > > > > En la página web de WorldClim, donde definieron originalmente esta > > > variable no he encontrado una explicación de este sumatorio, pero > > > tampoco he buscado mucho...Tal vez en alguno de los artículos en los que > > > se describe esta base de datos den razón de este sumatorio. > > > > > > Saludos, > > > > > > Marcelino > > > > > > El 19/06/2018 a las 11:43, Jaume Tormo escribió: > > > > Estimados erreros, > > > > > > > > Estoy intentando entender como calcula el paquete dismo ( > > > > https://cran.r-project.org/web/packages/dismo/index.html) un > coeficiente > > > > de > > > > variación. Os pongo un ejemplo: > > > > tmin <- c(10,12,14,16,18,20,22,21,19,17,15,12) # temperatura mínima > media > > > > mensual de un año > > > > tmax <- tmin + 5 # temperatura máxima media mensual de un año > > > > prec <- c(0,2,10,30,80,160,80,20,40,60,20,0) #precipitación media > mensual > > > > de un año > > > > biovars(prec, tmin, tmax) #este comando calcula una serie de variables > > > > relevantes para la distribución de especies. > > > > > > > > #El resultado es: > > > > bio1 bio2 bio3 bio4 bio5 bio6 bio7 bio8 bio9 bio10 > > > > > > > > bio11 > > > > [1,] 18.8 5 29.41176 384.5501 27 10 17 22.5 13.8 23.5 > > > > 13.8 > > > > > > > > bio12 bio13 bio14 *bio15* bio16 bio17 bio18 bio19 > > > > > > > > [1,] 502 160 0 *109.9637* 320 2 260 2 > > > > > > > > La que a mi me interesa es bio15 el coeficiente de variación de la > > > > > > > > precipitación, pero no me da lo que yo esperaba que me diera: > > > >> (sd(prec)/mean(prec))*100 > > > > > > > > [1] *112.5923* > > > > > > > > ¿Hay otra forma de calcular el Coeficiente de variación? Me estoy > > > > perdiendo > > > > algo. En el manual del paquete ( > > > > https://cran.r-project.org/web/packages/dismo/dismo.pdf), no explica > como > > > > calcula el indice de variación ¿Hay alguna forma de rebuscar en dentro > de > > > > biovars para saber que está haciendo? > > > > > > > > Muchas gracias. > > -- > > -- > > Jorge Virto Moreno > > Dpt. Economia Aplicada III > > Facultad de Economía y Empresa UPV-EHU > > Avda. Lehendakari Agirre, 83 > > 48015 Bilbao > > Spain > > Tel: 94 601 3851 > > Fax: 94 601 3754 > > > > eman ta zabal zazu > > _ _ > > | \___ |___\-\_ > > | ___] __ | | > > | [_ __ [_ |_| | > > |__ _] [_ |___] / > > | [_ | __/ > > |___ \__| | > > | | > > |__| > > Universidad del País Vasco > > Euskal Herriko Unibertsitatea > -- Jaume Tormo. https://es.linkedin.com/in/jaumetormo https://acercad.wordpress.com/ [[alternative HTML version deleted]] ___ R-help-es mailing list R-help-es@r-project.org https://stat.ethz.ch/mailman/listinfo/r-help-es
[R-es] Paquete dismo, cálculo coeficiente de variación
Estimados erreros, Estoy intentando entender como calcula el paquete dismo ( https://cran.r-project.org/web/packages/dismo/index.html) un coeficiente de variación. Os pongo un ejemplo: tmin <- c(10,12,14,16,18,20,22,21,19,17,15,12) # temperatura mínima media mensual de un año tmax <- tmin + 5 # temperatura máxima media mensual de un año prec <- c(0,2,10,30,80,160,80,20,40,60,20,0) #precipitación media mensual de un año biovars(prec, tmin, tmax) #este comando calcula una serie de variables relevantes para la distribución de especies. #El resultado es: bio1 bio2 bio3 bio4 bio5 bio6 bio7 bio8 bio9 bio10 bio11 [1,] 18.85 29.41176 384.5501 27 10 17 22.5 13.8 23.5 13.8 bio12 bio13 bio14*bio15* bio16 bio17 bio18 bio19 [1,] 502 160 0 *109.9637* 320 2 260 2 La que a mi me interesa es bio15 el coeficiente de variación de la precipitación, pero no me da lo que yo esperaba que me diera: > (sd(prec)/mean(prec))*100 [1] *112.5923* ¿Hay otra forma de calcular el Coeficiente de variación? Me estoy perdiendo algo. En el manual del paquete ( https://cran.r-project.org/web/packages/dismo/dismo.pdf), no explica como calcula el indice de variación ¿Hay alguna forma de rebuscar en dentro de biovars para saber que está haciendo? Muchas gracias. -- Jaume Tormo. https://es.linkedin.com/in/jaumetormo https://acercad.wordpress.com/ [[alternative HTML version deleted]] ___ R-help-es mailing list R-help-es@r-project.org https://stat.ethz.ch/mailman/listinfo/r-help-es
[R-es] Raster, rasterstack, rasterbrick, trabajar con muchas capas raster
Estimad@s Errer@s,
He descargado unos raster de aquí:
https://disc.gsfc.nasa.gov/datasets/TRMM_3B42_Daily_V7/summary
Pero están girados respecto a las coordenadas de un mapa normal.
Eso lo he resuelto así:
lluvia.ori<-raster("3B42_Daily.19980101.7.nc4.nc4")
lluvia<-t(flip(lluvia.ori,direction="y"))
Hasta aquí bien.
El problema es que eso lo tengo que hacer con unos 7000 rasters.
He pensado hacer un rasterstack para poder hacerle lo mismo a los 7000
rasters.
Pero me surgen dudas que no he podido resolver mirando la documentación:
- ¿Si aplico t() y flip() a un rasterstack se lo va a hacer a cada capa o
va a cambiara las capas de orden?
- Además cuando hago el t() y el flip() sobre el rasterstack me lo
convierte en rasterbrick que, si he entendido bien, no solo apunta a los
archivos del raster, sino que los carga en memoria, no creo que mi PC pueda
con un rasterbrick de 700 raster, por no hablar de uno de 7000.
- ¿Podría ser una opción hacer un bucle que... (1) carge raster (2) gire
raster (3) vacie memoria y así sicesivamente?
Hay algunos archivos de ejemplo aquí:
https://www.dropbox.com/sh/fupcgqrij8nag9n/AAD35GBRv69kEpwAj5_i-a5Ga?dl=0
¿Alguna idea, alguna pista de por donde empezar a buscar?
Gracias.
--
Dr. Jaume Tormo.
Area of Ecology
Departament of Agrarian and Environmental Sciences
Technological College. Agri-food and Environment
University of Zaragoza, Spain
0034 974292678
https://es.linkedin.com/in/jaumetormo
https://acercad.wordpress.com/
[[alternative HTML version deleted]]
___
R-help-es mailing list
R-help-es@r-project.org
https://stat.ethz.ch/mailman/listinfo/r-help-es
[R-es] Raster, rasterstack, rasterbrick, trabajar con muchas capas raster
Estimad@s Errer@s,
He descargado unos raster de aquí:
https://disc.gsfc.nasa.gov/datasets/TRMM_3B42_Daily_V7/summary
Pero están girados respecto a las coordenadas de un mapa normal.
Eso lo he resuelto así:
lluvia.ori<-raster("3B42_Daily.19980101.7.nc4.nc4")
lluvia<-t(flip(lluvia.ori,direction="y"))
Hasta aquí bien.
El problema es que eso lo tengo que hacer con unos 7000 rasters.
He pensado hacer un rasterstack para poder hacerle lo mismo a los 7000
rasters.
Pero me surgen dudas que no he podido resolver mirando la documentación:
- ¿Si aplico t() y flip() a un rasterstack se lo va a hacer a cada capa o
va a cambiara las capas de orden?
- Además cuando hago el t() y el flip() sobre el rasterstack me lo
convierte en rasterbrick que, si he entendido bien, no solo apunta a los
archivos del raster, sino que los carga en memoria, no creo que mi PC pueda
con un rasterbrick de 700 raster, por no hablar de uno de 7000.
- ¿Podría ser una opción hacer un bucle que... (1) carge raster (2) gire
raster (3) vacie memoria y así sicesivamente?
Hay algunos archivos de ejemplo aquí:
https://www.dropbox.com/sh/fupcgqrij8nag9n/AAD35GBRv69kEpwAj5_i-a5Ga?dl=0
¿Alguna idea, alguna pista de por donde empezar a buscar?
Gracias.
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Dr. Jaume Tormo.
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Re: [R-es] API de AEMET con R?
Muchas gracias a todos. Si consigo algo más os escribo. @paco, muchas gracias por el paquete, os seguiré con interés. Jaume. El 19 de enero de 2018, 15:16, Francisco Rodriguez Sanchez < f.rodriguez.s...@gmail.com> escribió: > Hola Jaume, > > Lo siento, el paquete aemet de SevillaR aún no es funcional. Empezamos a > esbozarlo en un hackaton el año pasado. Con suerte podremos tener una > versión funcional tras nuestro próximo hackaton de Marzo. > > Saludos > > Paco > > > > El 19/01/2018 a las 10:42, Jaume Tormo escribió: > >> Desde el terminal de Ubuntu, he conseguido descargar los datos usando >> esto: >> >> DESCARGAR LISTA DE ESTACIONES >> wget --method GET --header 'cache-control: no-cache' >> --no-check-certificate >> --output-document - >> https://opendata.aemet.es/opendata/api/valores/climatologico >> s/inventarioestaciones/todasestaciones/?api_key=*vuestra >> api key* >> >> DESCARGAR DATOS HISTÓRICOS >> Diciembre 2017, ALICANTE >> wget --method GET --header 'cache-control: no-cache' >> --no-check-certificate >> --output-document - >> https://opendata.aemet.es/opendata/api/valores/climatologico >> s/diarios/datos/fechaini/2017-12-01T00:00:00UTC/fechafin/ >> 2017-12-31T00:00:00UTC/estacion/8025?api_key=*vuestra >> api key* >> >> Noviembre 2017, ALICANTE >> wget --method GET --header 'cache-control: no-cache' >> --no-check-certificate >> --output-document - >> https://opendata.aemet.es/opendata/api/valores/climatologico >> s/diarios/datos/fechaini/2017-11-01T00:00:00UTC/fechafin/ >> 2017-11-30T00:00:00UTC/estacion/8025?api_key=*vuestra >> api key* >> >> Bueno , en realidad no los descarga, te da una URL donde los puedes >> descargar en fotmato json. >> >> Por si le sirve a algiuen. >> >> >> >> El 19 de enero de 2018, 9:12, Jaume Tormo <jto...@unizar.es> escribió: >> >> Estimados errer@s, >>> >>> Antes de nada me presento, soy Jaume Tormo, trabajo en la universidad de >>> Zaragoza, en la Escuela Politécnica Superior en Huesca. Trabajo en >>> Ecología. Fui usuario de la lista hace unos años y vuelvo de nuevo por >>> aquí. >>> >>> >>> Estoy intentando descargar datos de AEMET Open Data ( >>> https://opendata.aemet.es/centrodedescargas/inicio), pero no tengo ni la >>> más remota idea de como usar R para descargar los datos que necesito. En >>> la >>> web de AEMET hay algunos ejemplos de código, pero no para R. >>> >>> He mirado esto: https://tclavelle.github.io/blog/r_and_apis/ >>> >>> Y esto: https://github.com/SevillaR/aemet >>> >>> Pero no consigo sacar nada en claro. >>> >>> También he mirado esto: https://www.rdocumentation.org >>> /packages/meteoland/ >>> versions/0.6.7/topics/AEMET%20download >>> Pero parece que no hay comando para descargar los datos que yo necesito >>> "valores climatológicos" >>> >>> También encontré esta sugerencia, https://www.datanalytics.com/ >>> 2017/06/13/la-aemet-ha-muerto-larga-vida-a-la-noaa/ y de hecho, he >>> buscado los datos en NOAA, pero no están todos los que necesito. >>> >>> ¿Alguien a usado la API de AEMET con R?¿Alguien me puede dar alguna pista >>> de donde buscar? >>> >>> Muchas gracias. >>> >>> -- >>> Dr. Jaume Tormo. >>> Area of Ecology >>> Departament of Agrarian and Environmental Sciences >>> Technological College. Agri-food and Environment >>> University of Zaragoza, Spain >>> 0034 974292678 >>> https://es.linkedin.com/in/jaumetormo >>> https://acercad.wordpress.com/ >>> >>> >>> >> > -- > Dr Francisco Rodriguez-Sanchez > Integrative Ecology Group > Estacion Biologica de Doñana (CSIC) > Avda. Americo Vespucio 26 > E-41092 Sevilla (Spain) > http://bit.ly/frod_san > > > ___ > R-help-es mailing list > R-help-es@r-project.org > https://stat.ethz.ch/mailman/listinfo/r-help-es > -- Jaume Tormo. https://es.linkedin.com/in/jaumetormo https://acercad.wordpress.com/ [[alternative HTML version deleted]] ___ R-help-es mailing list R-help-es@r-project.org https://stat.ethz.ch/mailman/listinfo/r-help-es
Re: [R-es] API de AEMET con R?
Hola, En cualquier caso, tened en cuenta que no deja descargar más de 31 días. Jaume. El 19 de enero de 2018, 10:42, Jaume Tormo <jautor...@gmail.com> escribió: > Desde el terminal de Ubuntu, he conseguido descargar los datos usando esto: > > DESCARGAR LISTA DE ESTACIONES > wget --method GET --header 'cache-control: no-cache' > --no-check-certificate --output-document - https://opendata.aemet.es/ > opendata/api/valores/climatologicos/inventarioestaciones/ > todasestaciones/?api_key=*vuestra api key* > > DESCARGAR DATOS HISTÓRICOS > Diciembre 2017, ALICANTE > wget --method GET --header 'cache-control: no-cache' > --no-check-certificate --output-document - https://opendata.aemet.es/ > opendata/api/valores/climatologicos/diarios/datos/ > fechaini/2017-12-01T00:00:00UTC/fechafin/2017-12-31T00: > 00:00UTC/estacion/8025?api_key=*vuestra api key* > > Noviembre 2017, ALICANTE > wget --method GET --header 'cache-control: no-cache' > --no-check-certificate --output-document - https://opendata.aemet.es/ > opendata/api/valores/climatologicos/diarios/datos/ > fechaini/2017-11-01T00:00:00UTC/fechafin/2017-11-30T00: > 00:00UTC/estacion/8025?api_key=*vuestra api key* > > Bueno , en realidad no los descarga, te da una URL donde los puedes > descargar en fotmato json. > > Por si le sirve a algiuen. > > > > El 19 de enero de 2018, 9:12, Jaume Tormo <jto...@unizar.es> escribió: > >> Estimados errer@s, >> >> Antes de nada me presento, soy Jaume Tormo, trabajo en la universidad de >> Zaragoza, en la Escuela Politécnica Superior en Huesca. Trabajo en >> Ecología. Fui usuario de la lista hace unos años y vuelvo de nuevo por aquí. >> >> >> Estoy intentando descargar datos de AEMET Open Data ( >> https://opendata.aemet.es/centrodedescargas/inicio), pero no tengo ni la >> más remota idea de como usar R para descargar los datos que necesito. En la >> web de AEMET hay algunos ejemplos de código, pero no para R. >> >> He mirado esto: https://tclavelle.github.io/blog/r_and_apis/ >> >> Y esto: https://github.com/SevillaR/aemet >> >> Pero no consigo sacar nada en claro. >> >> También he mirado esto: https://www.rdocumentation.org >> /packages/meteoland/versions/0.6.7/topics/AEMET%20download >> Pero parece que no hay comando para descargar los datos que yo necesito >> "valores climatológicos" >> >> También encontré esta sugerencia, https://www.datanalytics.com/2 >> 017/06/13/la-aemet-ha-muerto-larga-vida-a-la-noaa/ y de hecho, he >> buscado los datos en NOAA, pero no están todos los que necesito. >> >> ¿Alguien a usado la API de AEMET con R?¿Alguien me puede dar alguna pista >> de donde buscar? >> >> Muchas gracias. >> >> -- >> Dr. Jaume Tormo. >> Area of Ecology >> Departament of Agrarian and Environmental Sciences >> Technological College. Agri-food and Environment >> University of Zaragoza, Spain >> 0034 974292678 >> https://es.linkedin.com/in/jaumetormo >> https://acercad.wordpress.com/ >> >> > > > -- > Jaume Tormo. > https://es.linkedin.com/in/jaumetormo > https://acercad.wordpress.com/ > -- Jaume Tormo. https://es.linkedin.com/in/jaumetormo https://acercad.wordpress.com/ [[alternative HTML version deleted]] ___ R-help-es mailing list R-help-es@r-project.org https://stat.ethz.ch/mailman/listinfo/r-help-es
Re: [R-es] API de AEMET con R?
Desde el terminal de Ubuntu, he conseguido descargar los datos usando esto: DESCARGAR LISTA DE ESTACIONES wget --method GET --header 'cache-control: no-cache' --no-check-certificate --output-document - https://opendata.aemet.es/opendata/api/valores/climatologicos/inventarioestaciones/todasestaciones/?api_key=*vuestra api key* DESCARGAR DATOS HISTÓRICOS Diciembre 2017, ALICANTE wget --method GET --header 'cache-control: no-cache' --no-check-certificate --output-document - https://opendata.aemet.es/opendata/api/valores/climatologicos/diarios/datos/fechaini/2017-12-01T00:00:00UTC/fechafin/2017-12-31T00:00:00UTC/estacion/8025?api_key=*vuestra api key* Noviembre 2017, ALICANTE wget --method GET --header 'cache-control: no-cache' --no-check-certificate --output-document - https://opendata.aemet.es/opendata/api/valores/climatologicos/diarios/datos/fechaini/2017-11-01T00:00:00UTC/fechafin/2017-11-30T00:00:00UTC/estacion/8025?api_key=*vuestra api key* Bueno , en realidad no los descarga, te da una URL donde los puedes descargar en fotmato json. Por si le sirve a algiuen. El 19 de enero de 2018, 9:12, Jaume Tormo <jto...@unizar.es> escribió: > Estimados errer@s, > > Antes de nada me presento, soy Jaume Tormo, trabajo en la universidad de > Zaragoza, en la Escuela Politécnica Superior en Huesca. Trabajo en > Ecología. Fui usuario de la lista hace unos años y vuelvo de nuevo por aquí. > > > Estoy intentando descargar datos de AEMET Open Data ( > https://opendata.aemet.es/centrodedescargas/inicio), pero no tengo ni la > más remota idea de como usar R para descargar los datos que necesito. En la > web de AEMET hay algunos ejemplos de código, pero no para R. > > He mirado esto: https://tclavelle.github.io/blog/r_and_apis/ > > Y esto: https://github.com/SevillaR/aemet > > Pero no consigo sacar nada en claro. > > También he mirado esto: https://www.rdocumentation.org/packages/meteoland/ > versions/0.6.7/topics/AEMET%20download > Pero parece que no hay comando para descargar los datos que yo necesito > "valores climatológicos" > > También encontré esta sugerencia, https://www.datanalytics.com/ > 2017/06/13/la-aemet-ha-muerto-larga-vida-a-la-noaa/ y de hecho, he > buscado los datos en NOAA, pero no están todos los que necesito. > > ¿Alguien a usado la API de AEMET con R?¿Alguien me puede dar alguna pista > de donde buscar? > > Muchas gracias. > > -- > Dr. Jaume Tormo. > Area of Ecology > Departament of Agrarian and Environmental Sciences > Technological College. Agri-food and Environment > University of Zaragoza, Spain > 0034 974292678 > https://es.linkedin.com/in/jaumetormo > https://acercad.wordpress.com/ > > -- Jaume Tormo. https://es.linkedin.com/in/jaumetormo https://acercad.wordpress.com/ [[alternative HTML version deleted]] ___ R-help-es mailing list R-help-es@r-project.org https://stat.ethz.ch/mailman/listinfo/r-help-es
