read_measures.Rdget measurements of pollutants as a data.frame. All measures are using unit microgram per cubic meter.
read_measures(pollutant = "pm10", granularity = "day", dt_start = format(Sys.Date() - 7), dt_end = format(Sys.Date() - 1), station_id = NULL, record_max = 2000)
| pollutant | one of the following values: 'o3', 'pm10', 'pm25', 'nox', 'no2', 'so2'. |
|---|---|
| granularity | one of the following values: 'hour', 'day'. |
| dt_start, dt_end | limit dates (character formated as ` is mandatory. |
| station_id | station_id. If NULL, measures from all stations
are retrieved. The stations are described in dataset |
| record_max | maximum number of records to read |
a data.frame with the following columns:
code_station_ue: (character), station code where measurements have been carried out.
value: (double), measurements (unit: microgram per cubic meter)
date_time: (POSIXct with time zone set to Europe/Paris), date-time of measurement
pollutant: (character), pollutant
The API of airparif is limiting the number of records to 2000; it is necessary to loop over dates or stations when more rows are needed.
The following pollutants are available :
o3: ozone
pm10: Particulate matter with a diameter of 10 micrometers or less
pm25: Particulate matter with a diameter of 2.5 micrometers or less
nox: Nitrogen oxide
no2: Nitrogen dioxide
stations, is_magellan_available()
Other functions about Paris air quality: read_alert,
read_atmo
if( is_magellan_available() ){ read_measures() read_measures(pollutant = "pm10", station_id = "4002") read_measures(pollutant = "pm25", station_id = "4002") read_measures(pollutant = "o3", station_id = "4049") read_measures(pollutant = "nox", station_id = "4002") read_measures(pollutant = "no2", station_id = "4002") read_measures(pollutant = "nox", dt_start = as.Date("2018-09-01"), station_id = "4323") read_measures(pollutant = "pm10", station_id = "4181", dt_start = as.Date("2019-06-01"), granularity = "hour") }#> code_station_ue value date_time pollutant #> 1 4181 10.1 2019-06-01 00:00:00 pm10 #> 2 4181 24.4 2019-06-01 01:00:00 pm10 #> 3 4181 9.1 2019-06-01 02:00:00 pm10 #> 4 4181 7.0 2019-06-01 03:00:00 pm10 #> 5 4181 3.8 2019-06-01 04:00:00 pm10 #> 6 4181 8.9 2019-06-01 05:00:00 pm10 #> 7 4181 14.1 2019-06-01 06:00:00 pm10 #> 8 4181 10.9 2019-06-01 07:00:00 pm10 #> 9 4181 7.9 2019-06-01 08:00:00 pm10 #> 10 4181 5.4 2019-06-01 09:00:00 pm10 #> 11 4181 7.8 2019-06-01 10:00:00 pm10 #> 12 4181 7.0 2019-06-01 11:00:00 pm10 #> 13 4181 7.1 2019-06-01 12:00:00 pm10 #> 14 4181 7.5 2019-06-01 13:00:00 pm10 #> 15 4181 7.3 2019-06-01 14:00:00 pm10 #> 16 4181 7.6 2019-06-01 15:00:00 pm10 #> 17 4181 4.8 2019-06-01 16:00:00 pm10 #> 18 4181 5.6 2019-06-01 17:00:00 pm10 #> 19 4181 6.2 2019-06-01 18:00:00 pm10 #> 20 4181 8.9 2019-06-01 19:00:00 pm10 #> 21 4181 13.0 2019-06-01 20:00:00 pm10 #> 22 4181 11.4 2019-06-01 21:00:00 pm10 #> 23 4181 8.9 2019-06-01 22:00:00 pm10 #> 24 4181 6.1 2019-06-01 23:00:00 pm10 #> 25 4181 7.2 2019-06-02 00:00:00 pm10 #> 26 4181 7.0 2019-06-02 01:00:00 pm10 #> 27 4181 3.8 2019-06-02 02:00:00 pm10 #> 28 4181 6.9 2019-06-02 03:00:00 pm10 #> 29 4181 8.7 2019-06-02 04:00:00 pm10 #> 30 4181 10.6 2019-06-02 05:00:00 pm10 #> 31 4181 9.5 2019-06-02 06:00:00 pm10 #> 32 4181 8.5 2019-06-02 07:00:00 pm10 #> 33 4181 7.5 2019-06-02 08:00:00 pm10 #> 34 4181 7.3 2019-06-02 09:00:00 pm10 #> 35 4181 9.3 2019-06-02 10:00:00 pm10 #> 36 4181 9.3 2019-06-02 11:00:00 pm10 #> 37 4181 23.2 2019-06-02 12:00:00 pm10 #> 38 4181 14.0 2019-06-02 13:00:00 pm10 #> 39 4181 18.1 2019-06-02 14:00:00 pm10 #> 40 4181 9.8 2019-06-02 15:00:00 pm10 #> 41 4181 7.5 2019-06-02 16:00:00 pm10 #> 42 4181 6.8 2019-06-02 17:00:00 pm10 #> 43 4181 8.8 2019-06-02 18:00:00 pm10 #> 44 4181 10.1 2019-06-02 19:00:00 pm10 #> 45 4181 10.9 2019-06-02 20:00:00 pm10 #> 46 4181 12.2 2019-06-02 21:00:00 pm10 #> 47 4181 13.8 2019-06-02 22:00:00 pm10 #> 48 4181 9.2 2019-06-02 23:00:00 pm10 #> 49 4181 8.3 2019-06-03 00:00:00 pm10 #> 50 4181 8.5 2019-06-03 01:00:00 pm10 #> 51 4181 9.4 2019-06-03 02:00:00 pm10 #> 52 4181 14.3 2019-06-03 03:00:00 pm10 #> 53 4181 11.3 2019-06-03 04:00:00 pm10 #> 54 4181 10.3 2019-06-03 05:00:00 pm10 #> 55 4181 16.8 2019-06-03 06:00:00 pm10 #> 56 4181 13.5 2019-06-03 07:00:00 pm10 #> 57 4181 18.8 2019-06-03 08:00:00 pm10 #> 58 4181 17.2 2019-06-03 09:00:00 pm10 #> 59 4181 18.2 2019-06-03 10:00:00 pm10 #> 60 4181 7.5 2019-06-03 11:00:00 pm10 #> 61 4181 6.7 2019-06-03 12:00:00 pm10 #> 62 4181 6.2 2019-06-03 13:00:00 pm10 #> 63 4181 8.4 2019-06-03 14:00:00 pm10 #> 64 4181 8.3 2019-06-03 15:00:00 pm10 #> 65 4181 6.8 2019-06-03 16:00:00 pm10 #> 66 4181 5.9 2019-06-03 17:00:00 pm10 #> 67 4181 8.2 2019-06-03 18:00:00 pm10 #> 68 4181 14.1 2019-06-03 19:00:00 pm10 #> 69 4181 10.1 2019-06-03 20:00:00 pm10 #> 70 4181 9.3 2019-06-03 21:00:00 pm10 #> 71 4181 9.5 2019-06-03 22:00:00 pm10 #> 72 4181 12.0 2019-06-03 23:00:00 pm10 #> 73 4181 14.2 2019-06-04 00:00:00 pm10 #> 74 4181 6.4 2019-06-04 01:00:00 pm10 #> 75 4181 8.7 2019-06-04 02:00:00 pm10 #> 76 4181 9.9 2019-06-04 03:00:00 pm10 #> 77 4181 11.3 2019-06-04 04:00:00 pm10 #> 78 4181 15.2 2019-06-04 05:00:00 pm10 #> 79 4181 12.2 2019-06-04 06:00:00 pm10 #> 80 4181 10.9 2019-06-04 07:00:00 pm10 #> 81 4181 10.8 2019-06-04 08:00:00 pm10 #> 82 4181 18.6 2019-06-04 12:00:00 pm10 #> 83 4181 10.1 2019-06-04 13:00:00 pm10 #> 84 4181 25.7 2019-06-04 14:00:00 pm10 #> 85 4181 15.7 2019-06-04 15:00:00 pm10 #> 86 4181 15.6 2019-06-04 16:00:00 pm10 #> 87 4181 16.2 2019-06-04 17:00:00 pm10 #> 88 4181 13.4 2019-06-04 18:00:00 pm10 #> 89 4181 10.8 2019-06-04 19:00:00 pm10 #> 90 4181 13.1 2019-06-04 20:00:00 pm10 #> 91 4181 17.3 2019-06-04 21:00:00 pm10 #> 92 4181 13.3 2019-06-04 22:00:00 pm10 #> 93 4181 17.9 2019-06-04 23:00:00 pm10 #> 94 4181 8.7 2019-06-05 00:00:00 pm10 #> 95 4181 13.9 2019-06-05 01:00:00 pm10 #> 96 4181 11.9 2019-06-05 02:00:00 pm10 #> 97 4181 12.5 2019-06-05 03:00:00 pm10 #> 98 4181 11.2 2019-06-05 04:00:00 pm10 #> 99 4181 17.3 2019-06-05 05:00:00 pm10 #> 100 4181 10.5 2019-06-05 06:00:00 pm10 #> 101 4181 11.7 2019-06-05 07:00:00 pm10 #> 102 4181 9.6 2019-06-05 08:00:00 pm10 #> 103 4181 14.4 2019-06-05 09:00:00 pm10 #> 104 4181 14.5 2019-06-05 10:00:00 pm10 #> 105 4181 11.0 2019-06-05 11:00:00 pm10 #> 106 4181 6.0 2019-06-05 12:00:00 pm10 #> 107 4181 7.3 2019-06-05 13:00:00 pm10 #> 108 4181 16.9 2019-06-05 14:00:00 pm10 #> 109 4181 9.5 2019-06-05 15:00:00 pm10 #> 110 4181 6.9 2019-06-05 16:00:00 pm10 #> 111 4181 5.0 2019-06-05 17:00:00 pm10 #> 112 4181 6.2 2019-06-05 18:00:00 pm10 #> 113 4181 6.7 2019-06-05 19:00:00 pm10 #> 114 4181 4.8 2019-06-05 20:00:00 pm10 #> 115 4181 11.4 2019-06-05 21:00:00 pm10 #> 116 4181 6.8 2019-06-05 22:00:00 pm10 #> 117 4181 8.0 2019-06-05 23:00:00 pm10 #> 118 4181 5.9 2019-06-06 00:00:00 pm10 #> 119 4181 12.1 2019-06-06 01:00:00 pm10 #> 120 4181 10.9 2019-06-06 02:00:00 pm10 #> 121 4181 13.2 2019-06-06 03:00:00 pm10 #> 122 4181 11.5 2019-06-06 04:00:00 pm10 #> 123 4181 15.1 2019-06-06 05:00:00 pm10 #> 124 4181 13.2 2019-06-06 06:00:00 pm10 #> 125 4181 10.3 2019-06-06 07:00:00 pm10 #> 126 4181 11.1 2019-06-06 08:00:00 pm10 #> 127 4181 8.9 2019-06-06 09:00:00 pm10 #> 128 4181 11.4 2019-06-06 10:00:00 pm10 #> 129 4181 13.7 2019-06-06 11:00:00 pm10 #> 130 4181 11.7 2019-06-06 12:00:00 pm10 #> 131 4181 14.3 2019-06-06 13:00:00 pm10 #> 132 4181 9.7 2019-06-06 14:00:00 pm10 #> 133 4181 8.3 2019-06-06 15:00:00 pm10 #> 134 4181 9.3 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