л кое-что из того, что я узнал в потоке данныхучебник по созданию больших кругов и объединил их с кодом, связанным в комментариях, чтобы предотвратить странные вещи, когда R строит транскваториальные большие круги. Это дает мне это:

airports <- read.csv("/home/geoff/Desktop/DissertationData/airports.csv", header=TRUE) 
flights <- read.csv("/home/geoff/Desktop/DissertationData/ATL.csv", header=TRUE, as.is=TRUE)

library(maps)
library(geosphere)

checkDateLine <- function(l){
  n<-0
  k<-length(l)
  k<-k-1
  for (j in 1:k){
    n[j] <- l[j+1] - l[j]
  }
  n <- abs(n)
  m<-max(n, rm.na=TRUE)
  ifelse(m > 30, TRUE, FALSE)
}
clean.Inter <- function(p1, p2, n, addStartEnd){
  inter <- gcIntermediate(p1, p2, n=n, addStartEnd=addStartEnd)
  if (checkDateLine(inter[,1])){
    m1 <- midPoint(p1, p2)
    m1[,1] <- (m1[,1]+180)%%360 - 180
    a1 <- antipode(m1)
    l1 <- gcIntermediate(p1, a1, n=n, addStartEnd=addStartEnd)
    l2 <- gcIntermediate(a1, p2, n=n, addStartEnd=addStartEnd)
    l3 <- rbind(l1, l2)
    l3
  }
  else{
    inter
  }
}

# Unique months
monthyear <- unique(flights$month)

# Color
pal <- colorRampPalette(c("#FFEA00", "#FF0043"))
colors <- pal(100)

for (i in 1:length(monthyear)) {

png(paste("monthyear", monthyear[i], ".png", sep=""), width=750, height=500)
map("world", col="#191919", fill=TRUE, bg="black", lwd=0.05)

fsub <- flights[flights$month == monthyear[i],]
fsub <- fsub[order(fsub$cnt),]
maxcnt <- max(fsub$cnt)
for (j in 1:length(fsub$month)) {
  air1 <- airports[airports$iata == fsub[j,]$airport1,]
  air2 <- airports[airports$iata == fsub[j,]$airport2,]
  p1 <- c(air1[1,]$long, air1[1,]$lat)
  p2 <- c(air2[1,]$long, air2[1,]$lat)
  inter <- clean.Inter(p1,p2,n=100, addStartEnd=TRUE)
  colindex <- round( (fsub[j,]$cnt / maxcnt) * length(colors) )
  lines(inter, col=colors[colindex], lwd=1.0)
}
  dev.off()
}

Я хотел бы автоматизировать производство карт для большого набора данных, содержащего все запланированные коммерческие маршруты -фиктивный образец - совместно используется ATL и другими аэропортами в глобальной сети (airport.csv связан с постом «Потоки данных»). Предпочтительно, чтобы я выпускал одну карту в месяц, которую я использовал бы в качестве кадра в коротком видео, изображающем изменения в сетевом пространстве аэропорта Атланты.

Проблема: Я не могу заставить цикл производить более одного PNG - только из первого уникального месяца в каждом CSV - каждый раз, когда я запускаю его. Я вполне уверен, что код Аарона Хардина «ломает» автоматизацию, поскольку он используется в учебном пособии по потоковым данным. После трех дней возни с ним и в погоне за соответствующими практическими рекомендациями R, я понимаю, что мне просто не хватает отбросов, чтобы примирить одно с другим. Кто-нибудь может помочь мне автоматизировать процесс?

Для вас есть подтверждение диссертации!