R 具有多个条件if、else或ifelse的函数
我在研究潜水行为，然后我有一个功能，在数据框中创建一个新的列，每个潜水的拨号相位（白天、黎明、夜晚和黄昏）由太阳角度决定，但很明显，它们的条件相互重叠。我的真实数据帧有超过90.000行 （1） 黎明是根据相对于地平线的-12到+6度的太阳高度来分类的，在日出时，（2）黄昏是根据日落时从+6到-12度的太阳高度来分类的。（3） 白天的温度高于+6度，夜晚的温度低于-12度R 具有多个条件if、else或ifelse的函数,r,function,if-statement,conditional-statements,R,Function,If Statement,Conditional Statements,我在研究潜水行为，然后我有一个功能，在数据框中创建一个新的列，每个潜水的拨号相位（白天、黎明、夜晚和黄昏）由太阳角度决定，但很明显，它们的条件相互重叠。我的真实数据帧有超过90.000行 （1） 黎明是根据相对于地平线的-12到+6度的太阳高度来分类的，在日出时，（2）黄昏是根据日落时从+6到-12度的太阳高度来分类的。（3） 白天的温度高于+6度，夜晚的温度低于-12度 dt = data.table(localtime= c("2016-10-24 12:45:06",
dt = data.table(localtime= c("2016-10-24 12:45:06", "2016-10-24 12:46:13", "2016-10-24 12:47:02", "2016-10-24 12:48:27", "2016-10-24 12:52:39", "2016-10-24 12:55:11", "2016-10-30 21:08:02", "2016-10-30 21:18:27", "2016-10-30 21:30:13","2016-10-24 23:27:21", "2016-10-26 06:54:29"),
lon = c(-39.94400, -39.94410, -39.94418, -39.94432, -39.94472, -39.94496, -40.87705, -40.87567, -40.87409, -40.00234, -40.59864),
DepthMean = 30, 50, 200, 76, 467, 87, 98, 10, 240, 176, 89))
ifelseifelse> f1<-function(df) {
+ #loading the necessary package
+ require(oce)
+
+ #getting the sun angle from local time, longitude and latitude by the correction for atmospheric refraction
+ x2<-sunAngle(df$localtime, df$lon, df$lon, useRefraction = TRUE)
+
+ #converting into data.frame
+ x3<-do.call(rbind, lapply(x2$altitude, as.data.frame))
+
+ #creating new colum with the sun angles
+ df$sun<- x3$`X[[i]]`
+
+ #creating new column with only by hour about local time to do the next conditions
+ df$hourBRT <- as.POSIXlt(df$localtime)$hour
+ df <- df[!is.na(df$hourBRT),]
+ df$dial_phase <- with(df, ifelse(sun >= 6.0, "day",
+ ifelse(sun < 6.0 & sun > -12.0 & hourBRT > 3, "dawn",
+ ifelse(sun <= -12.0, "night",
+ ifelse(sun < 6.0 & sun > -12.0 & hourBRT > 16 , "dusk", NA_character_)))))
+ df
+ }
> g<-f1(df)
> table(df$dial_phase) ### dusk is missing
dawn day night
12185 46276 33593
>f1使用您提供的示例，如果您将函数f1（）
定义如下：
f1<-function(df) {
#loading the necessary package
require(oce)
#getting the sun angle from local time, longitude and latitude by the correction for atmospheric refraction
df$sun <- sunAngle(df$localtime, df$lon, df$lon, useRefraction = TRUE)$altitude
#creating new column with only by hour about local time to do the next conditions
df$hourBRT <- as.POSIXlt(df$localtime)$hour
df <- df[!is.na(df$hourBRT),]
df$dial_phase <- with(df, ifelse(sun >= 6.0, "day",
ifelse(sun <= -12.0, "night",
ifelse((sun < 6.0 & sun > -12.0) & (hourBRT > 3 & hourBRT < 16), "dawn", "dusk")
)
)
)
return(df)
}
结果不一样，因为一旦变量hourBRT大于3，黎明的条件就满足了，因此没有必要对黄昏进行评估
也就是说，我宁愿使用dialphase（）
中的原始代码，也不愿使用f1（）
中的嵌套ifelse结构。后者的可读性显然更差，更容易出错。在这方面，您可能会发现这篇阅读文章很有趣：如果您将函数f1（）
定义如下，则使用您提供的示例：
f1<-function(df) {
#loading the necessary package
require(oce)
#getting the sun angle from local time, longitude and latitude by the correction for atmospheric refraction
df$sun <- sunAngle(df$localtime, df$lon, df$lon, useRefraction = TRUE)$altitude
#creating new column with only by hour about local time to do the next conditions
df$hourBRT <- as.POSIXlt(df$localtime)$hour
df <- df[!is.na(df$hourBRT),]
df$dial_phase <- with(df, ifelse(sun >= 6.0, "day",
ifelse(sun <= -12.0, "night",
ifelse((sun < 6.0 & sun > -12.0) & (hourBRT > 3 & hourBRT < 16), "dawn", "dusk")
)
)
)
return(df)
}
结果不一样，因为一旦变量hourBRT大于3，黎明的条件就满足了，因此没有必要对黄昏进行评估
也就是说，我宁愿使用dialphase（）
中的原始代码，也不愿使用f1（）
中的嵌套ifelse结构。后者的可读性显然更差，更容易出错。在这方面，您可能会发现这篇阅读文章很有趣：请展示一个小的可复制示例我会尝试，稍等片刻在最后一部分，您没有使用更新（df，
并在返回原始“df”之前，我在下面发布了一个解决方案。由于没有数据，我无法测试它，但我猜测它的方向正确。我编辑了帖子，查看df是否有效，请显示一个小的可复制示例我将尝试，稍等一下在最后一部分，您没有使用更新（df，…
并在返回原始“df”之前，我在下面发布了一个解决方案。由于没有数据，我无法测试它，但我猜它的方向正确。我编辑了帖子，看看df是否有效，如果我理解正确，原始函数更好，我需要更改条件？删除变量hourBRT
对于evaluatedash
，像这样？df$dial_phase[df$sun<6.0&df$sun>-12.0&df$hourBRT>3]-12.0]不。我的意思是函数f1（）
没有像dialphase（）那样工作
因为在为变量hourBRT提供条件时出现了一个错误。然后我给了你我的意见：在你的情况下，dialphase（）
（未经修改）比f1（）
可读性更强，更不容易出错，因为没有嵌套的ifels（但这只是我的意见）。我假设您的函数dialphase（）
能够完成您希望它完成的任务，没有任何错误；如果不是这样，请尝试向我们解释清楚实际的问题是什么啊！好吧！我现在明白了！谢谢！我编辑了我的帖子，添加了另一个变量DepthMean
（它的下潜行为，以及该函数为每个下潜和位置创建拨号相位）和图表代码（来自我的原始数据，而不是来自这里的示例）及其结果。使用此deptmean
变量，您也可以绘制此图。三个后续问题：1）如何计算deptmean
；2）您是否尝试过测试我的解决方案中的函数f1（）
来绘制图形？3）如果是，它会改变什么吗？在您的图形中，您正在使用的函数似乎在某些情况下不起作用…1）深度均值来自卫星轨道原始数据。2）是的，发生同样的事情。。3） 是的，这正是问题所在，它们是重叠的，我不知道是因为代码还是条件，因此我认为使用if-else更好，等等。因此，如果我理解正确，原始函数更好，我需要更改条件？删除evaluatedash
的变量hourBRT
，如下所示df$dial_phase[df$sun<6.0&df$sun>-12.0&df$hourBRT>3]-12.0]否。我的意思是，函数f1（）
不能作为dialphase（）
工作，因为在为变量hourBRT提供条件时出现了错误。然后我给了你我的观点：在你的例子中，dialphase（）
（没有修改）比f1（）
更具可读性，更不容易出错，因为没有嵌套的ifels（但这只是我的观点）。我假设您的函数dialphase（）
完成了您希望它完成的任务，没有任何错误；如果不是这样的话，请尽量向我们解释清楚什么是真正的问题啊好的！我现在明白了！非常感谢。我编辑了我的帖子，添加了另一个变量，deptmean
（它的下潜行为，这个函数为每个下潜和位置创建拨号相位）和图表代码（来自我的原始数据，而不是这里的示例）以及结果。使用此depthean
变量，您还可以绘制此图。三个后续问题：1）如何计算depthean
；2） 您是否尝试过测试我的解决方案中的函数f1（）
，以绘制图形？3） 如果是这样，它会改变什么吗？在您的图表中，您正在使用的函数似乎在某些情况下不起作用……1）深度平均值来自卫星轨道原始数据
df$hourBRT <- as.POSIXlt(df$localtime)$hour
df <- df[!is.na(df$hourBRT),]
ggplot(df, aes(as.factor(hourBRT), DepthMean, col = dial_phase)) +
geom_boxplot() +
scale_y_log10(breaks = c(10, 50, 100, 200, 300, 400, 500, 600)) +
xlab("Hour of the day") +
ylab("Depth of Dives (m)")
f1<-function(df) {
#loading the necessary package
require(oce)
#getting the sun angle from local time, longitude and latitude by the correction for atmospheric refraction
df$sun <- sunAngle(df$localtime, df$lon, df$lon, useRefraction = TRUE)$altitude
#creating new column with only by hour about local time to do the next conditions
df$hourBRT <- as.POSIXlt(df$localtime)$hour
df <- df[!is.na(df$hourBRT),]
df$dial_phase <- with(df, ifelse(sun >= 6.0, "day",
ifelse(sun <= -12.0, "night",
ifelse((sun < 6.0 & sun > -12.0) & (hourBRT > 3 & hourBRT < 16), "dawn", "dusk")
)
)
)
return(df)
}
> dialphase(dt)
Loading required package: oce
Loading required package: gsw
Loading required package: testthat
localtime lon sun dial_phase
1: 2016-10-24 12:45:06 -39.94400 54.5839409 day
2: 2016-10-24 12:46:13 -39.94410 54.7343935 day
3: 2016-10-24 12:47:02 -39.94418 54.8437520 day
4: 2016-10-24 12:48:27 -39.94432 55.0321025 day
5: 2016-10-24 12:52:39 -39.94472 55.5801854 day
6: 2016-10-24 12:55:11 -39.94496 55.9030545 day
7: 2016-10-30 21:08:02 -40.87705 2.0214448 dusk
8: 2016-10-30 21:18:27 -40.87567 0.4274248 dusk
9: 2016-10-30 21:30:13 -40.87409 -2.2624818 dusk
10: 2016-10-24 23:27:21 -40.00234 -23.6748247 night
11: 2016-10-26 06:54:29 -40.59864 -8.4538891 dawn
> f1(dt)
localtime lon sun hourBRT dial_phase
1: 2016-10-24 12:45:06 -39.94400 54.5839409 12 day
2: 2016-10-24 12:46:13 -39.94410 54.7343935 12 day
3: 2016-10-24 12:47:02 -39.94418 54.8437520 12 day
4: 2016-10-24 12:48:27 -39.94432 55.0321025 12 day
5: 2016-10-24 12:52:39 -39.94472 55.5801854 12 day
6: 2016-10-24 12:55:11 -39.94496 55.9030545 12 day
7: 2016-10-30 21:08:02 -40.87705 2.0214448 21 dusk
8: 2016-10-30 21:18:27 -40.87567 0.4274248 21 dusk
9: 2016-10-30 21:30:13 -40.87409 -2.2624818 21 dusk
10: 2016-10-24 23:27:21 -40.00234 -23.6748247 23 night
11: 2016-10-26 06:54:29 -40.59864 -8.4538891 6 dawn