Dezynfekcja
Dominik Kapusta
25 04 2020
Wczytywanie danych
Dane wykorzystane w projekcie byłyby bardzo trudne do wczytania w podstawowej formie. Utworzono więc wiele plików .csv łatwych do wczytania. Na wczytanych danych wykonano serię poleceń, które umożliwiły ich praktyczne wykorzystanie.
library("tidyverse")
mezofile_dwutlenek <- read.csv("mezofile_dwutelenek.csv", header = T, dec = ',')
mezofile_podchloryn <- read.csv("mezofile_podchloryn.csv", header = T, dec = ',')
dezynfekant_podchloryn <- read.csv("dezynfekant_podchloryn.csv", header = T, dec = ',')
dezynfekant_dwutlenek <- read.csv("dezynfekant_dwutlenek.csv", header = T, dec = ',')
grzyby_dwutlenek <- read.csv("grzyby_dwutlenek.csv", header = T, dec = ',')
grzyby_podchloryn <- read.csv("grzyby_podchloryn.csv", header = T, dec = ',')
UV_dwutlenek <- read.csv("UV_dwutlenek.csv", header = T, dec = ',', sep = ';')
UV_podchloryn <- read.csv("UV_podchloryn.csv", header = T, dec = ',', sep = ';')
PEW_dwutlenek <- read.csv("PEW_dwutlenek.csv", header = T, dec = ',', sep = ';')
PEW_podchloryn <- read.csv("PEW_podchloryn.csv", header = T, dec = ',', sep = ';')
ChZT_podchloryn <- read.csv("ChZT_podchloryn.csv", header = T, dec = ',', sep = ';')
ChZT_dwutlenek <- read.csv("ChZT_dwutlenek.csv", header = T, dec = ',', sep = ';')
NH_dwutlenek <- read.csv("NH_dwutlenek.csv", header = T, dec = ',', sep = ';')
NH_podchloryn <- read.csv("NH_podchloryn.csv", header = T, dec = ',', sep = ';')
ludzie1_podchloryn <- read.csv("ludzie1__podchloryn.csv", header = T, dec = '.', sep = ',')
ludzie1_dwutlenek <- read.csv("ludzie1__dwutlenek.csv", header = T, dec = '.', sep = ',')
ludzie_suma_dwutlenek <- read.csv("ludzie_suma_dwutlenek.csv", header = T, dec = '.', sep = ',')
ludzie_suma_podchloryn <- read.csv("ludzie_suma_podchloryn.csv", header = T, dec = '.', sep = ',')
dane_dwutlenek <- cbind(mezofile_dwutlenek,dezynfekant_dwutlenek[,-1],grzyby_dwutlenek[,-1],
UV_dwutlenek[,-1],PEW_dwutlenek[,-1],ChZT_dwutlenek[,-1],NH_dwutlenek[,-1]
,ludzie1_dwutlenek[,-1],ludzie_suma_dwutlenek[,-1])
dane_podchloryn <- cbind(mezofile_podchloryn,dezynfekant_podchloryn[,-1],grzyby_podchloryn[,-1],
UV_podchloryn[,-1],PEW_podchloryn[,-1],ChZT_podchloryn[,-1],
NH_podchloryn[,-1],ludzie1_podchloryn[,-1],ludzie_suma_podchloryn[,-1])Następnie przedstawiono dane w formie tabeli:
pomiar_3 <- seq(4,46,5)
pomiary_podchloryn <- dane_podchloryn[pomiar_3]
pomiary_dwutlenek <- dane_dwutlenek[pomiar_3]
pomiary_podchloryn_3 <- pomiary_podchloryn
pomiary_dwutlenek_3 <- pomiary_dwutlenek
pomiary_podchloryn_3$dezynfekator <- "podchloryn"
pomiary_dwutlenek_3$dezynfekator <- "dwutlenek"
colnames(pomiary_podchloryn_3) <- c("Mezofile",
"Dezynfekant",
"Grzyby",
"UV",
"PEW",
"ChZT",
"NH4",
"Ludzie",
"Ludzie_Suma",
"Dezynfekator")
colnames(pomiary_dwutlenek_3) <- c("Mezofile",
"Dezynfekant",
"Grzyby",
"UV",
"PEW",
"ChZT",
"NH4",
"Ludzie",
"Ludzie_Suma",
"Dezynfekator")
colnames(pomiary_podchloryn) <- c("Mezofile",
"Dezynfekant",
"Grzyby",
"UV",
"PEW",
"ChZT",
"NH4",
"Ludzie",
"Ludzie_Suma")
colnames(pomiary_dwutlenek) <- c("Mezofile",
"Dezynfekant",
"Grzyby",
"UV",
"PEW",
"ChZT",
"NH4",
"Ludzie",
"Ludzie_Suma")
total <- rbind(pomiary_podchloryn_3, pomiary_dwutlenek_3)
total$UV[10] <- (total$UV[9]+total$UV[11])/2
total$PEW[10] <- (total$PEW[9]+total$PEW[11])/2
total_czas <- add_column(total,Czas = c(0,15,30,45,60,75,90,0,15,30,45,60,75,90))
library("DT")
datatable(total_czas)Podstawowe statystyki
Poniżej przedstawiono podstawowe statystyki dla używanych danych:
summary(total)## Mezofile Dezynfekant Grzyby UV
## Min. : 1.0 Min. :0.02500 Min. : 0.00 Min. :0.1190
## 1st Qu.: 190.6 1st Qu.:0.03375 1st Qu.: 53.19 1st Qu.:0.1770
## Median : 2207.0 Median :0.10000 Median : 306.90 Median :0.1975
## Mean : 7515.0 Mean :0.24429 Mean : 512.34 Mean :0.2219
## 3rd Qu.:11069.5 3rd Qu.:0.38000 3rd Qu.: 591.30 3rd Qu.:0.2645
## Max. :30380.0 Max. :1.00000 Max. :2376.00 Max. :0.3270
## PEW ChZT NH4 Ludzie
## Min. :0.4888 Min. : 1.540 Min. :0.0300 Min. : 0.00
## 1st Qu.:0.4988 1st Qu.: 5.293 1st Qu.:0.1400 1st Qu.: 2.25
## Median :0.7575 Median : 8.080 Median :0.1700 Median : 4.50
## Mean :0.7659 Mean : 7.304 Mean :0.1786 Mean : 7.50
## 3rd Qu.:1.0264 3rd Qu.: 9.320 3rd Qu.:0.2175 3rd Qu.:11.25
## Max. :1.0710 Max. :11.530 Max. :0.3000 Max. :32.00
## Ludzie_Suma Dezynfekator
## Min. : 0.00 Length:14
## 1st Qu.:10.75 Class :character
## Median :21.50 Mode :character
## Mean :31.64
## 3rd Qu.:50.75
## Max. :82.00Współczynnik korelacji Pearsona
Następnie przedstawiono wykresy korelacji pomiędzy danymi.
Korelacje dla podchlorynu sodu:
library(corrplot)
library(Hmisc)
col <- colorRampPalette(c("#6699ff", "#FFFFFF", "#ff00cc"))
corr3p <- rcorr(as.matrix(pomiary_podchloryn))
corr_r3p <- corr3p$r
corr_p3p <- corr3p$P
corrplot(corr_r3p, method = "color", col = col(200),
type = "upper", order = "hclust", addCoef.col = "black", diag = FALSE,
tl.col = "black", tl.srt = 45, p.mat = corr_p3p, sig.level = 0.9)
Korelacje dla dwutlenku chloru:
corr3d <- rcorr(as.matrix(pomiary_dwutlenek))
corr_r3d <- corr3d$r
corr_p3d <- corr3d$P
corrplot(corr_r3d, method = "color", col = col(200),
type = "upper", order = "hclust", addCoef.col = "black", diag = FALSE,
tl.col = "black", tl.srt = 45, p.mat = corr_p3d, sig.level = 0.9)
Wykresy
Na końcu przedstawiono wykresy zależności między danymi z kategorii mikrobiologii,fizyki,chemii i badanych:
library("ggplot2")
ggplot(total_czas, aes(as.factor(Czas), Mezofile)) +
geom_col(aes(fill = Dezynfekator), position = "dodge") +
labs(title = "Stężenie mezofili w zależności od czasu",subtitle = "Pomiar 3",
x="Czas [min]",y="Stężenie [mg/dm3]") +
scale_fill_manual("Dezynfekator", values = c("#6699ff","#ff00cc")) +
scale_y_continuous(breaks = seq(0,150000,10000)) -> wykres_biologia_1
ggplot(total_czas, aes(as.factor(Czas), Grzyby)) +
geom_col(aes(fill = Dezynfekator), position = "dodge") +
labs(title = "Liczba grzybów i pleśni w zależności od czasu",subtitle = "Pomiar 3",
x="Czas [min]", y="Grzyby i pleśń") +
scale_fill_manual("Dezynfekator", values = c("#6699ff","#ff00cc")) +
scale_y_continuous(breaks = seq(0,10000,500)) -> wykres_biologia_2
ggplot(total_czas, aes(as.factor(Czas), Dezynfekant)) +
scale_y_continuous(breaks = seq(0,1,0.1))+
scale_fill_manual("Dezynfekator", values = c("#6699ff","#ff00cc")) +
geom_col(aes(fill = Dezynfekator), position = "dodge") +
labs(title = "Stężenie dezynfekanta w zależności od czasu",subtitle = "Pomiar 3",
x="Czas [min]", y="Stężenie [mg/dm3]") -> wykres_biologia_3
wykres_biologia_1
wykres_biologia_2
wykres_biologia_3
ggplot(total_czas, aes(as.factor(Czas), UV)) +
geom_col(aes(fill = Dezynfekator), position = "dodge") +
labs(title = "Wartość po zastosowaniu UV w zależności od czasu",subtitle = "Pomiar 3",
x="Czas [min]",y="UV") +
scale_fill_manual("Dezynfekator", values = c("#6699ff","#ff00cc")) +
scale_y_continuous(breaks = seq(0,0.5,0.05)) -> wykres_fizyka_1
ggplot(total_czas, aes(as.factor(Czas), PEW)) +
geom_col(aes(fill = Dezynfekator), position = "dodge") +
labs(title = "Przewodność elektryczna gleby w zależności od czasu",subtitle = "Pomiar 3",
x="Czas [min]",y="PEW [mS/cm]") +
scale_fill_manual("Dezynfekator", values = c("#6699ff","#ff00cc")) +
scale_y_continuous(breaks = seq(0,1.2,0.1)) -> wykres_fizyka_2
wykres_fizyka_1
wykres_fizyka_2
ggplot(total_czas, aes(as.factor(Czas), ChZT)) +
geom_col(aes(fill = Dezynfekator), position = "dodge") +
labs(title = "Stężenie ChZT w zależności od czasu",subtitle = "Pomiar 3",
x="Czas [min]",y="ChZT [mg/dm3]") +
scale_fill_manual("Dezynfekator", values = c("#6699ff","#ff00cc")) +
scale_y_continuous(breaks = seq(0,12,1)) -> wykres_chemia_1
ggplot(total_czas, aes(as.factor(Czas), NH4)) +
geom_col(aes(fill = Dezynfekator), position = "dodge") +
labs(title = "Wartość po zastosowaniu UV w zależności od czasu",subtitle = "Pomiar 3",
x="Czas [min]",y="NH4 [mg/dm3]") +
scale_fill_manual("Dezynfekator", values = c("#6699ff","#ff00cc")) +
scale_y_continuous(breaks = seq(0,0.3,0.05)) -> wykres_chemia_2
wykres_chemia_1
wykres_chemia_2
ggplot(total_czas, aes(as.factor(Czas), Ludzie)) +
geom_col(aes(fill = Dezynfekator), position = "dodge") +
labs(title = "Liczba ludzi w zależności od czasu",subtitle = "Pomiar 3",
x="Czas [min]",y="Liczba ludzi") +
scale_fill_manual("Dezynfekator", values = c("#6699ff","#ff00cc")) +
scale_y_continuous(breaks = seq(0,32,4)) -> wykres_ludzie_1
wykres_ludzie_1
ludzie_wykres1 <- data.frame(czas = ludzie_suma_dwutlenek$czas,ludzie_suma = ludzie_suma_dwutlenek$ludzie_wch_dwutlenek_3,rodzaj="dwutlenek")
ludzie_wykres2 <- data.frame(czas = ludzie_suma_podchloryn$czas,ludzie_suma = ludzie_suma_podchloryn$ludzie_suma_podchloryn3,rodzaj="podchloryn")
ludzie_wykres <- rbind(ludzie_wykres1,ludzie_wykres2)
ggplot(ludzie_wykres,aes(czas,ludzie_suma)) +
geom_line(aes(color = rodzaj)) +
labs(title = "Suma ludzi wchodzących w zależności od czasu",
subtitle = "Pomiar 3",
x="Czas [min]",
y="Suma ludzi",
color = "Dezynfekant") +
scale_color_manual("Dezynfekator", values = c("#6699ff","#ff00cc")) -> wykres_ludzie_2
wykres_ludzie_2