Nestled Loop不能收集來自NOAA的數據

Question

我使用R軟件包rnoaa（以及它需要其他軟件包）來收集歷史氣象數據。我編寫了這個嵌套循環來收集所有的數據集，但是當我運行它時，我總是收到錯誤。這似乎爲第二運行良好

循環：

require('triebeard') 
require('bindr') 
require('colorspace') 
require('mime') 
require('curl') 
require('openssl') 
require('R6') 
require('urltools') 
require('httpcode') 
require('stringr') 
require('assertthat') 
require('bindrcpp') 
require('glue') 
require('magrittr') 
require('pkgconfig') 
require('rlang') 
require('Rcpp') 
require('BH') 
require('plogr') 
require('purrr') 
require('stringi') 
require('tidyselect') 
require('digest') 
require('gtable') 
require('plyr') 
require('reshape2') 
require('lazyeval') 
require('RColorBrewer') 
require('dichromat') 
require('munsell') 
require('labeling') 
require('viridisLite') 
require('data.table') 
require('rjson') 
require('httr') 
require('crul') 
require('lubridate') 
require('dplyr') 
require('tidyr') 
require('ggplot2') 
require('scales') 
require('XML') 
require('xml2') 
require('jsonlite') 
require('rappdirs') 
require('gridExtra') 
require('tibble') 
require('isdparser') 
require('geonames') 
require('hoardr') 
require('rnoaa') 
install.package('ncdf4') 

install.packages("devtools") 
library(devtools) 
install_github("rnoaa", "ropensci") 
library(rnoaa) 


list <- buoys(dataset='wlevel') 
lid <- data.frame(list$id) 
foo <- for(range in 1990:2017){ 
for(bid in lid){ 
bid_range <- buoy(dataset = 'wlevel', buoyid = bid, year = range) 
bid.year.data <- data.frame(bid.year$data) 
write.csv(bid.year.data, file='cwind/bid_range.csv') 
} 
} 

響應：

Using c1990.nc 
Using 
Error: length(url) == 1 is not TRUE 

它保存第一個數據集，但它並沒有在文件名中應用的它只是將它命名爲bid_range.csv。

Answer 1

此錯誤消息顯示在1990年沒有給定工作站ID的任何數據。因爲您使用for循環，一旦它發生錯誤，它會停止。

這裏我介紹一下使用tidyverse來下載NOAA浮標數據。 purrr程序包中有許多以下功能，它們是tidyverse的一部分。

# Load packages 
library(tidyverse) 
library(rnoaa) 

第1步：創建一個「網格」包含ID和今年的所有組合

從tidyr的expand功能可以創建不同值的組合。

data_list <- buoys(dataset = 'wlevel') 

data_list2 <- data_list %>% 
    select(id) %>% 
    expand(id, year = 1990:2017) 

第2步：創建一個「安全」的版本時，不存在數據不破。 也使此功能適用於MAP2功能

因爲我們將通過它的.x和.y參數使用map2功能使用map2遍歷的id和year所有的組合。我們修改了參數的順序以創建buoy_modify。我們還使用safely函數創建版本的buoy_modify。現在，當它遇到錯誤時，它將存儲錯誤消息並移到下一個錯誤消息而不是中斷。

# Modify the buoy function 
buoy_modify <- function(buoyid, year, dataset, ...){ 
    buoy(dataset, buoyid = buoyid, year = year, ...) 
} 

# Creare a safe version of buoy_modify 
buoy_safe <- safely(buoy_modify) 

第3步：應用buoy_safe功能

wlevel_data <- map2(data_list2$id, data_list2$year, buoy_safe, dataset = "wlevel") 

# Assign name for the element in the list based on id and year 
names(wlevel_data) <- paste(data_list2$id, data_list2$year, sep = "_") 

此步驟後，所有數據wlevel_data進行下載。 wlevel_data中的每個元素都有兩個部分。 $result顯示下載成功時的數據，否則顯示NULL。如果下載成功，則$error顯示NULL，否則顯示錯誤消息。

第4步：訪問數據

transpose可以把清單 「內而外」。所以現在wlevel_data2有兩個元素：結果和錯誤。我們可以存儲這兩個並訪問數據。

# Turn the list "inside out" 
wlevel_data2 <- transpose(wlevel_data) 

# Get the error message 
wlevel_error <- wlevel_data2$error 

# Get he result 
wlevel_result <- wlevel_data2$result 

# Remove NULL element in wlevel_result 
wlevel_result2 <- wlevel_result[!map_lgl(wlevel_result, is.null)]