как я могу наложить facet_grid на gg_map в R (возможно ли это сделать sh?) - PullRequest
Новая
       91

как я могу наложить facet_grid на gg_map в R (возможно ли это сделать sh?)

1 голос
/ 08 марта 2020

В исследовательских целях я получил набор данных НАСА, который имеет записи за 72 месяца с высокой облачностью для региона в Центральной Америке. Для очистки данных я использовал включенные координаты, чтобы создать сетку из 576 местоположений (сетка 24x24), и нашел среднее для каждого из этих местоположений. Затем я написал функцию, которая завершила этот процесс для каждого месяца. Поскольку моя цель - визуализировать среднемесячные значения за 6 лет, а также среднегодовые значения, я понял, что было бы легче, если бы я взял все отдельные месяцы и объединил их в один большой набор данных. Этот большой набор данных, который я назвал (bigboimonth и bigboiyear), содержит четыре переменные (широта, долгота, среднее значение, месяц). Я продолжил с помощью gg_maps для генерации карты региона, который мои данные представляют, используя крайние значения моих координат. Затем я сгенерировал среднегодовые значения в виде geom_points, используя facet_grid, который генерировал сетку 24x24 . Я хотел бы найти способ взять карту и использовать ее в качестве фона для моей фасетной сетки, поскольку положение каждого графика в сетке представляет местоположение и отображает его средние значения. Так что, по сути, накладывайте поверх карты facet_grid. Я попробовал это в R, взяв код, который генерирует сетку, и добавил его в код, который генерирует карту, но получил ошибку, которая гласит: « Ошибка: не знаю, как добавить plotyear к графику. »Я уверен, что это можно сделать в R, и был бы признателен за некоторые советы. Я включу код ниже и dput () образец данных bigboiyear. Пожалуйста, дайте мне знать, если есть какая-либо дополнительная информация, которую я могу предоставить, и возможно ли то, что я пытаюсь выполнить sh. Заранее благодарю за помощь!

вот мой код 

'''
for(t in 1:72){
  mat <- matrix(GridTimeSeries[[t]], nrow = 24, ncol = 24)
  colnames(mat) <- long1
  rownames(mat) <- lat1
  GridTimeSeries2[[t]] <- mat
}

cloudhigh.months <- list()

for(i in 1:12){
  data <- 0
  month <- i
  for(j in seq(month,72,12)){
    data <- data + (matrix(GridTimeSeries2[[j]], nrow = 24, ncol = 24))
  }
  MonthAverage <- data / 6
  colnames(MonthAverage) <- long1
  rownames(MonthAverage) <- lat1
  cloudhigh.months[[i]] <-  MonthAverage
}
names(cloudhigh.months) = c('January', 'Febuary', 'March', 'April', 'May','June','July',
                            'August', 'September', 'October', 'November', 'December')

names(cloudhigh.months) <- month.abb

bigboimonth <- do.call(rbind, lapply(seq_along(cloudhigh.months), function(i) {
  mat <- cloudhigh.months[[i]]
  data.frame(avg = c(mat), longitude = rep(colnames(mat), each = nrow(mat)),
             latitude = rep(rownames(mat), ncol(mat)), month = names(cloudhigh.months)[[i]])
}))
map <- get_stamenmap( bbox = c(left = -113.8, bottom = -21.2, right = -56.2, top = 36.2), zoom = 4, maptype = "terrain-background")
ggmap(map) +
theme_void() +
theme(
plot.title = element_text(colour = "orange"),
panel.border = element_rect(colour = "green", fill=NA, size=2)
)

plot234 <- ggplot(bigboimonth) +
geom_point(aes(month, avg, colour = avg)) +
facet_grid(longitude ~ latitude) + 
scale_color_gradient(low="orange", high="blue") +
theme(axis.text = element_blank(),
strip.text = element_blank(),
axis.ticks = element_blank(),
axis.ticks.length = unit(0, "pt"),
axis.title = element_blank(),
legend.position = c(1.05, 0.5),
legend.justification = c(0, 0.5),
plot.title = element_text(hjust = 0.5, size = 18, face = 'bold'),
panel.background = element_rect(fill = "transparent",colour = NA),
plot.background = element_rect(fill = "transparent",colour = NA))
'''

вот результат 576 строк bigboimonth, который должен быть январским средним для всех местоположений в сетке. 

structure(list(avg = c(18, 11, 8, 5.75, 4.33333333333333, 4.25, 
5.83333333333333, 7.75, 9.16666666666667, 9.5, 10.75, 11.0833333333333, 
10, 5.58333333333333, 4.91666666666667, 4, 3.25, 1.16666666666667, 
0.916666666666667, 1.25, 1.58333333333333, 1.58333333333333, 
2.83333333333333, 2.75, 18.0833333333333, 11, 8, 5.33333333333333, 
4.33333333333333, 4.75, 6.08333333333333, 7.75, 8.91666666666667, 
9.91666666666667, 10.9166666666667, 9.83333333333333, 9.08333333333333, 
4.25, 3.66666666666667, 4.16666666666667, 3.83333333333333, 1.25, 
1.08333333333333, 1.25, 1.33333333333333, 1.41666666666667, 2.83333333333333, 
2.91666666666667, 18.0833333333333, 12.1666666666667, 7.16666666666667, 
5.33333333333333, 4.66666666666667, 5.33333333333333, 5.83333333333333, 
8.16666666666667, 8.83333333333333, 10.9166666666667, 11.0833333333333, 
8.25, 8.25, 3.66666666666667, 3.66666666666667, 4.08333333333333, 
3.58333333333333, 1.75, 1, 1.41666666666667, 1.33333333333333, 
1.25, 2.33333333333333, 2.58333333333333, 15.75, 12, 7.91666666666667, 
6.25, 4.66666666666667, 7.33333333333333, 6.75, 8, 7.33333333333333, 
9.66666666666667, 8, 5.58333333333333, 6.75, 2.83333333333333, 
2.58333333333333, 3.41666666666667, 3.58333333333333, 1.66666666666667, 
1.08333333333333, 1.5, 1.33333333333333, 1, 1.75, 2.16666666666667, 
17, 13.3333333333333, 9.83333333333333, 7.5, 7.25, 7.33333333333333, 
8.91666666666667, 7.75, 6, 7.66666666666667, 5.83333333333333, 
4.58333333333333, 6, 3.66666666666667, 2.41666666666667, 3.66666666666667, 
3.83333333333333, 1.83333333333333, 0.916666666666667, 1.16666666666667, 
1.41666666666667, 1.33333333333333, 1.5, 2, 16.5833333333333, 
12.75, 9.58333333333333, 7, 6.91666666666667, 8.83333333333333, 
8.83333333333333, 7.33333333333333, 4.83333333333333, 4.91666666666667, 
3.91666666666667, 4.5, 5.5, 3.91666666666667, 2.33333333333333, 
3.66666666666667, 4.08333333333333, 1.5, 0.583333333333333, 0.833333333333333, 
1, 1.08333333333333, 1.25, 2.83333333333333, 16.0833333333333, 
12, 9, 6.75, 6.83333333333333, 8.08333333333333, 7.66666666666667, 
6.5, 3.75, 3.33333333333333, 3, 4.41666666666667, 5.83333333333333, 
5.08333333333333, 2.91666666666667, 4.08333333333333, 3.75, 2, 
0.75, 0.416666666666667, 0.666666666666667, 0.666666666666667, 
1.41666666666667, 2.33333333333333, 16.0833333333333, 12, 9.33333333333333, 
6.66666666666667, 6.5, 7.25, 6.16666666666667, 5, 2.91666666666667, 
2.08333333333333, 2.41666666666667, 3.25, 5.5, 5.5, 3.75, 4.5, 
4, 2.16666666666667, 0.75, 0.416666666666667, 0.416666666666667, 
0.583333333333333, 0.916666666666667, 1.75, 17, 13.1666666666667, 
9.33333333333333, 8.16666666666667, 6.83333333333333, 6.58333333333333, 
4.58333333333333, 3.58333333333333, 3, 1.75, 1.91666666666667, 
2.25, 5.08333333333333, 5.66666666666667, 3.91666666666667, 3.91666666666667, 
4.5, 2.41666666666667, 1.16666666666667, 0.583333333333333, 0.583333333333333, 
0.333333333333333, 0.583333333333333, 1.16666666666667, 18.5, 
14.75, 10.8333333333333, 10.1666666666667, 7.41666666666667, 
6, 3.91666666666667, 2.91666666666667, 2.91666666666667, 1.75, 
1.16666666666667, 1.41666666666667, 4.58333333333333, 5.66666666666667, 
4.08333333333333, 3.25, 3.91666666666667, 2.83333333333333, 1, 
0.666666666666667, 0.666666666666667, 0.5, 0.5, 1, 18.4166666666667, 
16.5833333333333, 13.0833333333333, 10.1666666666667, 7.91666666666667, 
5.5, 3.91666666666667, 3.16666666666667, 2.91666666666667, 1.25, 
0.666666666666667, 1.41666666666667, 4.83333333333333, 7.41666666666667, 
4.66666666666667, 2.91666666666667, 3.58333333333333, 2.5, 1, 
0.583333333333333, 0.75, 0.5, 0.5, 1, 19.25, 17.9166666666667, 
13.9166666666667, 10.75, 9.25, 6.33333333333333, 4.33333333333333, 
4.41666666666667, 3.33333333333333, 0.833333333333333, 0.916666666666667, 
1.16666666666667, 6.08333333333333, 10.4166666666667, 4.25, 3.41666666666667, 
4.08333333333333, 2.33333333333333, 1.25, 1, 0.916666666666667, 
0.666666666666667, 0.916666666666667, 1.16666666666667, 21, 16.9166666666667, 
13.3333333333333, 12.0833333333333, 9.25, 7.75, 5.16666666666667, 
4.16666666666667, 2.58333333333333, 1.25, 1.91666666666667, 2.33333333333333, 
7.75, 8.75, 4.25, 5, 5.41666666666667, 2.75, 1, 1.5, 0.75, 0.75, 
1.41666666666667, 1.33333333333333, 21, 16.9166666666667, 12.9166666666667, 
12.1666666666667, 9.58333333333333, 7.5, 4.75, 3.16666666666667, 
1.83333333333333, 1.25, 1.66666666666667, 3.91666666666667, 7.91666666666667, 
10.6666666666667, 9.58333333333333, 10.5, 10.5, 6.41666666666667, 
2.66666666666667, 3.5, 1.5, 1.5, 1.33333333333333, 1, 19.5833333333333, 
16.0833333333333, 14, 11.5833333333333, 9.5, 5.75, 3.83333333333333, 
2, 1.08333333333333, 0.75, 1, 4.08333333333333, 11.25, 17.1666666666667, 
19.6666666666667, 21.5833333333333, 23.25, 18.4166666666667, 
10, 20.0833333333333, 4.25, 2.08333333333333, 1.16666666666667, 
0.75, 16.3333333333333, 15.3333333333333, 14, 11.9166666666667, 
9, 5.75, 3.41666666666667, 1.41666666666667, 1, 0.666666666666667, 
0.833333333333333, 4, 14.9166666666667, 17.0833333333333, 19.6666666666667, 
24.25, 30.25, 31.0833333333333, 36.3333333333333, 45.1666666666667, 
23.9166666666667, 3.75, 1.75, 0.666666666666667, 15.75, 15.25, 
15.0833333333333, 12.75, 8.33333333333333, 5.75, 2.41666666666667, 
1.25, 0.583333333333333, 0.5, 0.916666666666667, 2.91666666666667, 
8.33333333333333, 9.5, 13.25, 25.0833333333333, 33.5, 34.4166666666667, 
39.3333333333333, 43, 44.5, 14.4166666666667, 3.5, 0.916666666666667, 
15.8333333333333, 15.6666666666667, 15.4166666666667, 12.5, 8, 
4.91666666666667, 2.16666666666667, 0.833333333333333, 0.5, 0.5, 
0.666666666666667, 2.33333333333333, 3.41666666666667, 6.91666666666667, 
17.4166666666667, 30.5833333333333, 36.9166666666667, 38.25, 
39.5833333333333, 37.1666666666667, 47.1666666666667, 33, 16.8333333333333, 
1.75, 15.8333333333333, 16.6666666666667, 16.1666666666667, 12.5, 
7.33333333333333, 4.66666666666667, 2, 0.916666666666667, 0.416666666666667, 
0.583333333333333, 0.583333333333333, 1.08333333333333, 2.16666666666667, 
12.0833333333333, 26, 34.3333333333333, 39.75, 41.8333333333333, 
40.5, 38.3333333333333, 36.9166666666667, 41.1666666666667, 34.6666666666667, 
14.4166666666667, 17.8333333333333, 16.6666666666667, 15.5833333333333, 
11.5, 7.25, 4.5, 2.33333333333333, 0.916666666666667, 0.25, 0.5, 
0.5, 0.75, 3.5, 15.4166666666667, 27.4166666666667, 33, 39.9166666666667, 
44.5, 43.5833333333333, 40.3333333333333, 35, 37.4166666666667, 
34.6666666666667, 29.8333333333333, 19.3333333333333, 18.25, 
15.6666666666667, 11.8333333333333, 7.08333333333333, 4.41666666666667, 
2.66666666666667, 1.33333333333333, 0.25, 0.5, 0.416666666666667, 
0.75, 4.66666666666667, 14.6666666666667, 21.0833333333333, 29.9166666666667, 
38.8333333333333, 43, 43.9166666666667, 44.5, 37.6666666666667, 
31.25, 32.4166666666667, 21.8333333333333, 21.0833333333333, 
18.75, 15.4166666666667, 11.6666666666667, 6.08333333333333, 
4.33333333333333, 2.41666666666667, 1.58333333333333, 0.75, 0.916666666666667, 
1.83333333333333, 2.83333333333333, 7.08333333333333, 12.8333333333333, 
18.6666666666667, 31.0833333333333, 38.9166666666667, 44.75, 
47, 45.1666666666667, 42.6666666666667, 30.4166666666667, 21.5833333333333, 
19.25, 22.0833333333333, 18.5833333333333, 15.4166666666667, 
9.66666666666667, 6.08333333333333, 4, 1.83333333333333, 1.16666666666667, 
0.916666666666667, 1.25, 1.83333333333333, 5.41666666666667, 
8.83333333333333, 11.0833333333333, 18.9166666666667, 30.8333333333333, 
38.25, 44.3333333333333, 45.75, 45.1666666666667, 44.0833333333333, 
36.8333333333333, 25.8333333333333, 24.4166666666667, 22.0833333333333, 
18, 13.5833333333333, 7.83333333333333, 5.58333333333333, 4.25, 
2.16666666666667, 1.75, 1.25, 1.5, 2.16666666666667, 5.75, 9.58333333333333, 
16.3333333333333, 22.5, 32.4166666666667, 38, 43.4166666666667, 
46, 46.4166666666667, 43.8333333333333, 41.1666666666667, 31.8333333333333, 
31.9166666666667), longitude = structure(c(6L, 6L, 6L, 6L, 6L, 
6L, 6L, 6L, 6L, 6L, 6L, 6L, 6L, 6L, 6L, 6L, 6L, 6L, 6L, 6L, 6L, 
6L, 6L, 6L, 5L, 5L, 5L, 5L, 5L, 5L, 5L, 5L, 5L, 5L, 5L, 5L, 5L, 
5L, 5L, 5L, 5L, 5L, 5L, 5L, 5L, 5L, 5L, 5L, 4L, 4L, 4L, 4L, 4L, 
4L, 4L, 4L, 4L, 4L, 4L, 4L, 4L, 4L, 4L, 4L, 4L, 4L, 4L, 4L, 4L, 
4L, 4L, 4L, 3L, 3L, 3L, 3L, 3L, 3L, 3L, 3L, 3L, 3L, 3L, 3L, 3L, 
3L, 3L, 3L, 3L, 3L, 3L, 3L, 3L, 3L, 3L, 3L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 
2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 
2L, 2L, 2L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 
1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 24L, 24L, 24L, 24L, 
24L, 24L, 24L, 24L, 24L, 24L, 24L, 24L, 24L, 24L, 24L, 24L, 24L, 
24L, 24L, 24L, 24L, 24L, 24L, 24L, 23L, 23L, 23L, 23L, 23L, 23L, 
23L, 23L, 23L, 23L, 23L, 23L, 23L, 23L, 23L, 23L, 23L, 23L, 23L, 
23L, 23L, 23L, 23L, 23L, 22L, 22L, 22L, 22L, 22L, 22L, 22L, 22L, 
22L, 22L, 22L, 22L, 22L, 22L, 22L, 22L, 22L, 22L, 22L, 22L, 22L, 
22L, 22L, 22L, 21L, 21L, 21L, 21L, 21L, 21L, 21L, 21L, 21L, 21L, 
21L, 21L, 21L, 21L, 21L, 21L, 21L, 21L, 21L, 21L, 21L, 21L, 21L, 
21L, 20L, 20L, 20L, 20L, 20L, 20L, 20L, 20L, 20L, 20L, 20L, 20L, 
20L, 20L, 20L, 20L, 20L, 20L, 20L, 20L, 20L, 20L, 20L, 20L, 19L, 
19L, 19L, 19L, 19L, 19L, 19L, 19L, 19L, 19L, 19L, 19L, 19L, 19L, 
19L, 19L, 19L, 19L, 19L, 19L, 19L, 19L, 19L, 19L, 18L, 18L, 18L, 
18L, 18L, 18L, 18L, 18L, 18L, 18L, 18L, 18L, 18L, 18L, 18L, 18L, 
18L, 18L, 18L, 18L, 18L, 18L, 18L, 18L, 17L, 17L, 17L, 17L, 17L, 
17L, 17L, 17L, 17L, 17L, 17L, 17L, 17L, 17L, 17L, 17L, 17L, 17L, 
17L, 17L, 17L, 17L, 17L, 17L, 16L, 16L, 16L, 16L, 16L, 16L, 16L, 
16L, 16L, 16L, 16L, 16L, 16L, 16L, 16L, 16L, 16L, 16L, 16L, 16L, 
16L, 16L, 16L, 16L, 15L, 15L, 15L, 15L, 15L, 15L, 15L, 15L, 15L, 
15L, 15L, 15L, 15L, 15L, 15L, 15L, 15L, 15L, 15L, 15L, 15L, 15L, 
15L, 15L, 14L, 14L, 14L, 14L, 14L, 14L, 14L, 14L, 14L, 14L, 14L, 
14L, 14L, 14L, 14L, 14L, 14L, 14L, 14L, 14L, 14L, 14L, 14L, 14L, 
13L, 13L, 13L, 13L, 13L, 13L, 13L, 13L, 13L, 13L, 13L, 13L, 13L, 
13L, 13L, 13L, 13L, 13L, 13L, 13L, 13L, 13L, 13L, 13L, 12L, 12L, 
12L, 12L, 12L, 12L, 12L, 12L, 12L, 12L, 12L, 12L, 12L, 12L, 12L, 
12L, 12L, 12L, 12L, 12L, 12L, 12L, 12L, 12L, 11L, 11L, 11L, 11L, 
11L, 11L, 11L, 11L, 11L, 11L, 11L, 11L, 11L, 11L, 11L, 11L, 11L, 
11L, 11L, 11L, 11L, 11L, 11L, 11L, 10L, 10L, 10L, 10L, 10L, 10L, 
10L, 10L, 10L, 10L, 10L, 10L, 10L, 10L, 10L, 10L, 10L, 10L, 10L, 
10L, 10L, 10L, 10L, 10L, 9L, 9L, 9L, 9L, 9L, 9L, 9L, 9L, 9L, 
9L, 9L, 9L, 9L, 9L, 9L, 9L, 9L, 9L, 9L, 9L, 9L, 9L, 9L, 9L, 8L, 
8L, 8L, 8L, 8L, 8L, 8L, 8L, 8L, 8L, 8L, 8L, 8L, 8L, 8L, 8L, 8L, 
8L, 8L, 8L, 8L, 8L, 8L, 8L, 7L, 7L, 7L, 7L, 7L, 7L, 7L, 7L, 7L, 
7L, 7L, 7L, 7L, 7L, 7L, 7L, 7L, 7L, 7L, 7L, 7L, 7L, 7L, 7L), .Label = c("101.2W", 
"103.8W", "106.2W", "108.8W", "111.2W", "113.8W", "56.2W", "58.8W", 
"61.2W", "63.8W", "66.2W", "68.8W", "71.2W", "73.8W", "76.2W", 
"78.8W", "81.2W", "83.8W", "86.2W", "88.8W", "91.2W", "93.8W", 
"96.2W", "98.8W"), class = "factor"), latitude = structure(c(20L, 
19L, 18L, 15L, 14L, 13L, 11L, 9L, 7L, 5L, 3L, 23L, 21L, 16L, 
1L, 2L, 17L, 22L, 24L, 4L, 6L, 8L, 10L, 12L, 20L, 19L, 18L, 15L, 
14L, 13L, 11L, 9L, 7L, 5L, 3L, 23L, 21L, 16L, 1L, 2L, 17L, 22L, 
24L, 4L, 6L, 8L, 10L, 12L, 20L, 19L, 18L, 15L, 14L, 13L, 11L, 
9L, 7L, 5L, 3L, 23L, 21L, 16L, 1L, 2L, 17L, 22L, 24L, 4L, 6L, 
8L, 10L, 12L, 20L, 19L, 18L, 15L, 14L, 13L, 11L, 9L, 7L, 5L, 
3L, 23L, 21L, 16L, 1L, 2L, 17L, 22L, 24L, 4L, 6L, 8L, 10L, 12L, 
20L, 19L, 18L, 15L, 14L, 13L, 11L, 9L, 7L, 5L, 3L, 23L, 21L, 
16L, 1L, 2L, 17L, 22L, 24L, 4L, 6L, 8L, 10L, 12L, 20L, 19L, 18L, 
15L, 14L, 13L, 11L, 9L, 7L, 5L, 3L, 23L, 21L, 16L, 1L, 2L, 17L, 
22L, 24L, 4L, 6L, 8L, 10L, 12L, 20L, 19L, 18L, 15L, 14L, 13L, 
11L, 9L, 7L, 5L, 3L, 23L, 21L, 16L, 1L, 2L, 17L, 22L, 24L, 4L, 
6L, 8L, 10L, 12L, 20L, 19L, 18L, 15L, 14L, 13L, 11L, 9L, 7L, 
5L, 3L, 23L, 21L, 16L, 1L, 2L, 17L, 22L, 24L, 4L, 6L, 8L, 10L, 
12L, 20L, 19L, 18L, 15L, 14L, 13L, 11L, 9L, 7L, 5L, 3L, 23L, 
21L, 16L, 1L, 2L, 17L, 22L, 24L, 4L, 6L, 8L, 10L, 12L, 20L, 19L, 
18L, 15L, 14L, 13L, 11L, 9L, 7L, 5L, 3L, 23L, 21L, 16L, 1L, 2L, 
17L, 22L, 24L, 4L, 6L, 8L, 10L, 12L, 20L, 19L, 18L, 15L, 14L, 
13L, 11L, 9L, 7L, 5L, 3L, 23L, 21L, 16L, 1L, 2L, 17L, 22L, 24L, 
4L, 6L, 8L, 10L, 12L, 20L, 19L, 18L, 15L, 14L, 13L, 11L, 9L, 
7L, 5L, 3L, 23L, 21L, 16L, 1L, 2L, 17L, 22L, 24L, 4L, 6L, 8L, 
10L, 12L, 20L, 19L, 18L, 15L, 14L, 13L, 11L, 9L, 7L, 5L, 3L, 
23L, 21L, 16L, 1L, 2L, 17L, 22L, 24L, 4L, 6L, 8L, 10L, 12L, 20L, 
19L, 18L, 15L, 14L, 13L, 11L, 9L, 7L, 5L, 3L, 23L, 21L, 16L, 
1L, 2L, 17L, 22L, 24L, 4L, 6L, 8L, 10L, 12L, 20L, 19L, 18L, 15L, 
14L, 13L, 11L, 9L, 7L, 5L, 3L, 23L, 21L, 16L, 1L, 2L, 17L, 22L, 
24L, 4L, 6L, 8L, 10L, 12L, 20L, 19L, 18L, 15L, 14L, 13L, 11L, 
9L, 7L, 5L, 3L, 23L, 21L, 16L, 1L, 2L, 17L, 22L, 24L, 4L, 6L, 
8L, 10L, 12L, 20L, 19L, 18L, 15L, 14L, 13L, 11L, 9L, 7L, 5L, 
3L, 23L, 21L, 16L, 1L, 2L, 17L, 22L, 24L, 4L, 6L, 8L, 10L, 12L, 
20L, 19L, 18L, 15L, 14L, 13L, 11L, 9L, 7L, 5L, 3L, 23L, 21L, 
16L, 1L, 2L, 17L, 22L, 24L, 4L, 6L, 8L, 10L, 12L, 20L, 19L, 18L, 
15L, 14L, 13L, 11L, 9L, 7L, 5L, 3L, 23L, 21L, 16L, 1L, 2L, 17L, 
22L, 24L, 4L, 6L, 8L, 10L, 12L, 20L, 19L, 18L, 15L, 14L, 13L, 
11L, 9L, 7L, 5L, 3L, 23L, 21L, 16L, 1L, 2L, 17L, 22L, 24L, 4L, 
6L, 8L, 10L, 12L, 20L, 19L, 18L, 15L, 14L, 13L, 11L, 9L, 7L, 
5L, 3L, 23L, 21L, 16L, 1L, 2L, 17L, 22L, 24L, 4L, 6L, 8L, 10L, 
12L, 20L, 19L, 18L, 15L, 14L, 13L, 11L, 9L, 7L, 5L, 3L, 23L, 
21L, 16L, 1L, 2L, 17L, 22L, 24L, 4L, 6L, 8L, 10L, 12L, 20L, 19L, 
18L, 15L, 14L, 13L, 11L, 9L, 7L, 5L, 3L, 23L, 21L, 16L, 1L, 2L, 
17L, 22L, 24L, 4L, 6L, 8L, 10L, 12L, 20L, 19L, 18L, 15L, 14L, 
13L, 11L, 9L, 7L, 5L, 3L, 23L, 21L, 16L, 1L, 2L, 17L, 22L, 24L, 
4L, 6L, 8L, 10L, 12L), .Label = c("1.2N", "1.2S", "11.2N", "11.2S", 
"13.8N", "13.8S", "16.2N", "16.2S", "18.8N", "18.8S", "21.2N", 
"21.2S", "23.8N", "26.2N", "28.8N", "3.8N", "3.8S", "31.2N", 
"33.8N", "36.2N", "6.2N", "6.2S", "8.8N", "8.8S"), class = "factor"), 
    month = structure(c(1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 
    1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 
    1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 
    1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 
    1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 
    1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 
    1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 
    1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 
    1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 
    1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 
    1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 
    1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 
    1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 
    1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 
    1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 
    1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 
    1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 
    1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 
    1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 
    1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 
    1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 
    1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 
    1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 
    1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 
    1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 
    1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 
    1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 
    1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 
    1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 
    1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 
    1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 
    1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 
    1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 
    1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 
    1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 
    1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 
    1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 
    1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 
    1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L), .Label = c("Jan", 
    "Feb", "Mar", "Apr", "May", "Jun", "Jul", "Aug", "Sep", "Oct", 
    "Nov", "Dec"), class = "factor")), row.names = c(NA, 576L
), class = "data.frame")
...