R：转换检测的自动化

Question

我的数据集需要一些帮助，我必须在其中检测随时间的转变。我想我可以用 if_else 语句构建一些东西，但它可能会很长很复杂。我确定有捷径。

我的数据集如下所示：

df <- tibble ("FID" = c(1,2,3,4,5),
                   "CCSC87"= c(NA, NA,"Boscos d'aciculifolis", NA, "Boscos de caducifolis"),
                   "CCSC92"= c(NA,"Boscos d'aciculifolis","Matollars",NA,"Bosquines i prats"),
                   "CCSC97"= c(NA,"Zones cremades", "Matollars","Boscos d'aciculifolis","Bosquines i prats"),
                   "CCSC02"= c(NA,"Matollars", "Matollars", "Matollars", "Bosquines i prats"),
                   "CCSC07"= c("Boscos d'escleròfil·les","Boscos d'aciculifolis",  NA,"Matollars",NA),
                   "CCSC12"= c("Matollars",NA,NA,"Boscos d'escleròfil·les",NA),
                   "CCSC17"= c("Bosquines i prats",NA,NA,NA,NA),
                   "CCSC20"= c("Boscos d'escleròfil·les", NA, NA,NA,NA))
> df
# A tibble: 5 x 9
    FID CCSC87           CCSC92           CCSC97           CCSC02       CCSC07           CCSC12           CCSC17       CCSC20          
  <dbl> <chr>            <chr>            <chr>            <chr>        <chr>            <chr>            <chr>        <chr>           
1     1 NA               NA               NA               NA           Boscos d'escler… Matollars        Bosquines i… Boscos d'escler…
2     2 NA               Boscos d'acicul… Zones cremades   Matollars    Boscos d'acicul… NA               NA           NA              
3     3 Boscos d'acicul… Matollars        Matollars        Matollars    NA               NA               NA           NA              
4     4 NA               NA               Boscos d'acicul… Matollars    Matollars        Boscos d'escler… NA           NA              
5     5 Boscos de caduc… Bosquines i pra… Bosquines i pra… Bosquines i… NA               NA               NA           NA

如您所见，我有不同的列，它们是土地覆盖分类，分别是 1987 年、1992 年、1997 年、2002 年、2007 年、2012 年、2017 年和 2020 年。

对于每个地块 (FID=1,2...) 我有来自土地覆盖的 4 列的数据，其他列都填充了 NA's。

为了简化，我的数据也可以像这样可视化：

df <- tibble ("FID" = c(1,2,3,4,5),
                     "CCSC87"= c(NA, NA,"A", NA, "C"),
                     "CCSC92"= c(NA,"A","E",NA,"F"),
                     "CCSC97"= c(NA,"D", "E","A","F"),
                     "CCSC02"= c(NA,"E", "E", "E", "F"),
                     "CCSC07"= c("B","A",  NA,"E",NA),
                     "CCSC12"= c("E",NA,NA,"B",NA),
                     "CCSC17"= c("F",NA,NA,NA,NA),
                     "CCSC20"= c("B", NA, NA,NA,NA))
> df
# A tibble: 5 x 9
    FID CCSC87 CCSC92 CCSC97 CCSC02 CCSC07 CCSC12 CCSC17 CCSC20
  <dbl> <chr>  <chr>  <chr>  <chr>  <chr>  <chr>  <chr>  <chr> 
1     1 NA     NA     NA     NA     B      E      F      B     
2     2 NA     A      D      E      A      NA     NA     NA    
3     3 A      E      E      E      NA     NA     NA     NA    
4     4 NA     NA     A      E      E      B      NA     NA    
5     5 C      F      F      F      NA     NA     NA     NA

我需要计算一个额外的列，告诉我土地覆盖从我有数据的第一年到去年是否发生了变化。例如，在 FID=1 中，我想检查 CCSC07 和 CCSC20 是否不同以及它们是否是什么过渡。

我的输出应该是这样的：

> df_done
# A tibble: 5 x 10
    FID CCSC87 CCSC92 CCSC97 CCSC02 CCSC07 CCSC12 CCSC17 CCSC20 Transition
  <dbl> <chr>  <chr>  <chr>  <chr>  <chr>  <chr>  <chr>  <chr>  <chr>     
1     1 NA     NA     NA     NA     B      E      F      B      B         
2     2 NA     A      D      E      A      NA     NA     NA     A         
3     3 A      E      E      E      NA     NA     NA     NA     AtoE      
4     4 NA     NA     A      E      E      B      NA     NA     AtoB      
5     5 C      F      F      F      NA     NA     NA     NA     CtoF

Answer 1

我们可以按行使用 apply，获取非 NA 值，比较每行中的第一个和最后一个值，如果它们不同，则 paste 它们。

apply(df[-1], 1, function(x) {
     x <- na.omit(x)
     if(x[1] != x[length(x)])
      paste(x[1], x[length(x)], sep = 'to')
     else x[1]
})

#[1] "B"    "A"    "AtoE" "AtoB" "CtoF"

R：转换检测的自动化

R: Automatization of transition detections

transition

if-statement

r