在terra包中用rast(type=xyz)将含时间列的data.frame转为多图层SpatRaster

我有一个包含longitude、latitude、date、vals列的CSV数据框：

df <- data.frame(longitude=rep(c(10.5,11,12),10),
  latitude=rep(c(10.5,11,12),10),
  date= as.Date(rep(c("2012-01-01", "2012-02-01", "2012-03-01"), 10)),
  vals=rnorm(30,10,5))

我希望使用S4方法rast(x, type="xyz", crs="", digits=6, extent=NULL)将其转换为SpatRaster，其中每个date对应一个单独图层。

去掉date列后可以成功转换：

df.subset <- dplyr::select(df,-date) 

tmp <- terra::rast(df.subset, type="xyz")

但尝试按date拆分SpatRaster时出现错误：Error in .local(x, f, ...) : length(f) == nlyr(x) is not TRUE，代码如下：

split(tmp, as.factor(df$date))

我想到一种循环方法：

• 按date拆分数据框：split(df, c("2012-01-01", "2012-02-01", "2012-03-01"))
• 为每个date创建单独的SpatRaster
• 使用merge合并带命名图层的SpatRaster

请问在terra包中有没有更简洁的实现方式？

有两种更简洁的实现方式，无需手动循环：

方法一：宽格式转换法 #

先将长格式数据转为宽格式，让每个日期对应单独的数值列，之后直接用terra::rast的xyz类型转换即可，每一列会自动成为一个栅格图层：

library(terra)
library(tidyr)
library(dplyr)

# 转换为宽格式：经纬度作为标识，日期作为列名，vals为对应值
df_wide <- df %>%
  pivot_wider(names_from = date, values_from = vals)

# 生成多图层SpatRaster
r <- rast(df_wide, type = "xyz")

方法二：分组批量创建法 #

结合dplyr的分组拆分功能，批量生成单个日期的栅格后，用c()合并为多图层对象（比merge更高效）：

library(terra)
library(dplyr)

# 按日期分组，每组生成单个图层的栅格，再合并
r <- df %>%
  group_split(date) %>%
  lapply(function(group) rast(group[, c("longitude", "latitude", "vals")], type = "xyz")) %>%
  do.call(c, .)

# 给图层命名为对应日期
names(r) <- unique(df$date)

原错误原因 #

你之前用split(tmp, as.factor(df$date))报错，是因为split()要求分组因子的长度必须和栅格的图层数一致。但你创建的tmp只有1个图层，而df$date有30个元素，二者长度不匹配，因此触发错误。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Thomas Moore