我有一个数据框，其中为笛卡尔坐标 (x, y) 指定了值 (l)，如下面的最小工作示例所示。
set.seed(2013)
df <- data.frame( x = rep( 0:1, each=2 ),
y = rep( 0:1, 2),
l = rnorm( 4 ))
df
# x y l
# 1 0 0 -0.09202453
# 2 0 1 0.78901912
# 3 1 0 -0.66744232
# 4 1 1 1.36061149
我想使用 raster 包创建一个栅格，但是我对文档的阅读并没有揭示一种简单的方法，可以将数据以我拥有的形式加载到栅格单元中。我想出了几种使用 for 循环的方法，但我怀疑我缺少一种更直接的方法。
一个更简单的解决方案是
library(raster)
dfr <- rasterFromXYZ(df) #Convert first two columns as lon-lat and third as value
plot(dfr)
dfr
class : RasterLayer
dimensions : 2, 2, 4 (nrow, ncol, ncell)
resolution : 1, 1 (x, y)
extent : -0.5, 1.5, -0.5, 1.5 (xmin, xmax, ymin, ymax)
coord. ref. : NA
data source : in memory
names : l
values : -2.311813, 0.921186 (min, max)
此外，您可以指定 CRS 字符串。详细讨论可在此处获得。
这是一种方法，通过SpatialPixelsDataFrame
library(raster)
# create spatial points data frame
spg <- df
coordinates(spg) <- ~ x + y
# coerce to SpatialPixelsDataFrame
gridded(spg) <- TRUE
# coerce to raster
rasterDF <- raster(spg)
rasterDF
# class : RasterLayer
# dimensions : 2, 2, 4 (nrow, ncol, ncell)
# resolution : 1, 1 (x, y)
# extent : -0.5, 1.5, -0.5, 1.5 (xmin, xmax, ymin, ymax)
# coord. ref. : NA
# data source : in memory
# names : l
# values : -0.6674423, 1.360611 (min, max)
help('raster')描述了从不同类的对象创建栅格的多种方法。
更新这对应于@zubergu 关于光栅化不规则数据。
所以我从下面的链接中改编的答案可能使它更容易理解：
library(raster)
library(rasterize)
# Suppose you have a dataframe like this
lon <- runif(20, -180, 180)
lat <- runif(20, -90, 90)
vals <- rnorm(20)
df <- data.frame(lon, lat, vals)
# will need to rename colnames for raster
colnames(df) <- c('x', 'y', 'vals')
# create a raster object
r_obj <- raster(xmn=-180, xmx=180, ymn=-90, ymx=90, resolution=c(5,5))
# use rasterize to create desired raster
r_data <- rasterize(x=df[, 1:2], # lon-lat data
y=r_obj, # raster object
field=df[, 3], # vals to fill raster with
fun=mean) # aggregate function
plot(r_data)
原始回复：
对于那些喜欢@yuliaUU 希望将不规则数据转换为栅格的人，请在此处查看@RobertH 的答案。