orange

Trunk circumference of five orange trees measured at seven time points.

One row represents one measurement of one tree on one day.

R package · 收录于 2026-08-11

数据预览前 6 行

Tree	age	circumference
1	118	30
1	484	58
1	664	87
1	1,004	115
1	1,231	120
1	1,372	142

变量3 列

整数3

#	变量	类型	缺失	统计
1	TreeTree identifier.	整数	—	min 1q1 —中位 3均值 3q3 —max 5
2	ageDays since 1968-12-31.	整数	—	min 118.0q1 —中位 1,004均值 922.1q3 —max 1,582
3	circumferencekeyTrunk circumference in mm.	整数	—	min 30.0q1 —中位 115.0均值 115.9q3 —max 214.0

载入已写好列类型

library(readr)

orange <- read_csv(
  "https://assets.evanzhou.org/tessera/csv/orange.csv",
  col_types = cols(
    Tree          = col_integer(),
    age           = col_integer(),
    circumference = col_integer()
  )
)

URLhttps://assets.evanzhou.org/tessera/csv/orange.csv

Source

R 自带的 datasets::Orange。五棵橙树分别在七个时间点测量树干周长，一行是一棵树在某一天的一次测量。

这里的 CSV 由 R 4.5.1 自带数据原样导出；变量定义见 R 官方文档。

Use cases

多序列折线：比较五棵树随时间的生长轨迹
点线图：同时保留真实测量时点与趋势
分面小图：每棵树独立成图，比较增长速度

生成脚本R · 18 行

# 产物写到 ../csv/orange.csv —— 脚本和 CSV 是 content/tessera/data/ 下固定的兄弟目录，
# 所以按脚本自身定位，不依赖你在哪个目录敲这条命令。csv/ 不进仓库（见 .gitignore）。
#
# Rscript 时路径在 --file= 里，source() 时在 sys.frame()$ofile 里，两种都要认：
# 只取其中一种的话，另一种跑法会静默地把 CSV 写到当前目录去。
script_dir <- local({
  arg <- grep("^--file=", commandArgs(trailingOnly = FALSE), value = TRUE)
  path <- if (length(arg)) sub("^--file=", "", arg[[1L]]) else sys.frame(1)$ofile
  dirname(normalizePath(path, mustWork = TRUE))
})
out_csv <- file.path(script_dir, "..", "csv", "orange.csv")
dir.create(dirname(out_csv), recursive = TRUE, showWarnings = FALSE)

write.csv(
  as.data.frame(datasets::Orange),
  out_csv,
  row.names = FALSE
)

表中统计由 scripts/profile_dataset.py 于 2026-08-11 数出。