如何在R中基于分钟级数据计算小时均值并绘制图表？

步骤1：数据预处理 #

先清理数据中的格式问题（ID列末尾的多余点、日期列末尾的多余点），并将日期转换为R可识别的时间格式：

# 加载核心工具包
library(tidyverse)
library(lubridate)

# 读入数据（替换为你的数据文件路径，若为CSV格式则用read.csv）
pm25_raw <- read.table("pm25_data.txt", header = TRUE, stringsAsFactors = FALSE)

# 清理并转换数据
pm25_cleaned <- pm25_raw %>%
  mutate(
    # 移除ID列末尾的点
    ID = str_remove(ID, "\\.$"),
    # 清理日期列末尾的点并转换为标准时间格式
    datetime = ymd_hms(str_remove(date., "\\.$"))
  )

步骤2：计算小时均值 #

按监测点ID和小时时间分组，计算每组的PM2.5均值：

pm25_hourly_avg <- pm25_cleaned %>%
  # 将时间向下取整到小时级别
  mutate(hourly_period = floor_date(datetime, unit = "hour")) %>%
  # 按ID和小时分组计算均值，忽略缺失值
  group_by(ID, hourly_period) %>%
  summarise(pm25_mean = mean(pm25, na.rm = TRUE)) %>%
  ungroup()

步骤3：绘制小时均值趋势图 #

用ggplot2绘制折线图展示小时均值的变化趋势：

ggplot(pm25_hourly_avg, aes(x = hourly_period, y = pm25_mean)) +
  geom_line(color = "#0073C2FF", linewidth = 1) +
  geom_point(color = "#CD534CFF", size = 2) +
  labs(
    title = "PM2.5小时均值变化",
    x = "时间",
    y = "PM2.5小时均值(μg/m³)"
  ) +
  theme_minimal() +
  theme(
    plot.title = element_text(hjust = 0.5, size = 14, face = "bold"),
    axis.text.x = element_text(angle = 45, hjust = 1)
  )

补充说明 #

• 若数据存在缺失值，na.rm = TRUE会自动忽略，可根据实际情况调整
• 如需柱状图展示，只需将geom_line替换为geom_col
• 可自行修改图表的颜色、字体大小等样式参数

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Miranda