Использовать purrr () вместо произвольных пар город / графство в тидиценсусе? - PullRequest
Новая
       51

Использовать purrr () вместо произвольных пар город / графство в тидиценсусе?

0 голосов
/ 10 мая 2018

У меня работает гигантская игра для загрузки файла данных. Но это кажется неуклюжим. Но mapply не кажется правильным, так как я не хочу всех комбинаций штат / округ. Я слышал хорошие вещи о карте (). Кто-нибудь может привести пример того, как я могу использовать команду purrr () 'map' для следующего кода? 

library(tidycensus)
library(sf)
mykey<-"youhavetogetyourownimafraid"
#variables to test out the function#############
x<-"06"
y<-"073"
z<-"2000"
setwd("N:/Dropbox/_BonesFirst/149_Transit_Metros_BG_StateSplit_by_R")
##################now the actual function#########################
get_Census <- function(x,y,z) {
  name<-paste0("transitmetro_",x,"_",y,"_",z)
  name
  namefile<-get_decennial(geography = "block group",
                variables = "P001001",
                sumfile = "sf1",
                key = mykey,
                state = x, county = y,year = z,
                geometry = TRUE)
  st_write(namefile, paste0(name,".shp")) #tidycensus version of write OGR
}  

#now, for all of them
CO<-c("013")
tibble04_10<-lapply(CO,get_Census,x="04",z="2000")
CO<-c("067","073","113")
tibble06_10<-lapply(CO,get_Census,x="06",z="2000")
CO<-c("005","031","035")
tibble08_10<-lapply(CO,get_Census,x="08",z="2000")
CO<-c("037","053","123")
tibble27_10<-lapply(CO,get_Census,x="27",z="2000")
CO<-c("119")
tibble37_10<-lapply(CO,get_Census,x="37",z="2000")
CO<-c("085","113","121","201")
tibble48_10<-lapply(CO,get_Census,x="48",z="2000")
CO<-c("035") #SLCO, utah
tibble49_10<-lapply(CO,get_Census,x="49",z="2000")
CO<-c("033","053") #King co, Seattle
tibble53_10<-lapply(CO,get_Census,x="53",z="2000")

EDIT 

get_Census <- function(x,y,z) {
  name<-paste0("transitmetro_",x,"_",y,"_",z)
  name
  namefile<-get_decennial(geography = "block group",
                          variables = "P001001",
                          sumfile = "sf1",
                          key = mykey,
                          state = x, county = y,year = z,
                          geometry = TRUE)
  st_write(namefile, paste0(name,".shp")) #tidycensus version of write OGR
}  

CO_list <- list(c("013"),
                c("067","073","113"),
                c("005","031","035"),
                c("037","053","123"),
                c("119"),
                c("085","113","121","201"),
                c("035"),
                c("033","053"))

x_list <- c("04", "06", "08", "27", "37", "48", "49", "53")
z_list <- c("2000", "2000", "2000", "2000", "2000", "2000", "2000", "2000")
# BUILD LIST OF OBJECTS
tibble_list <- Map(function(CO, x, z) lapply(CO, function(i) get_Census(i, x, z)), 
                   CO_list, x_list, z_list)
# NAME LIST OF OBJECTS: tibble04_10, tibble06_10, tibble08_10, ...
tibble_list <- setNames(tibble_list, paste0("tibble", x_list, "_10"))
print(tibble_list)

Урожайность:

Получение данных переписи населения 2000 года Ошибка: результат 1 не является атомным вектором длины 1 Дополнительно: Предупреждающие сообщения: 1: «004» не является действительным кодом FIPS для округов в Грузии
2: «004» не является действительным кодом FIPS для округов в Грузии
Показать трассировку
Перезапустите с Debug Ошибка в collect_ (data, key_col = compat_as_lazy (enquo (key)), value_col = compat_as_lazy (enquo (значение)),: неиспользованный аргумент (-NAME)

Ответы [ 2 ]

0 голосов
/ 10 мая 2018

Пересмотрите семейство применений базовых R, а именно Map (обёртка до mapply) и lapply, о которых я слышал хорошие вещи. Просто создайте списки равной длины для передачи во вложенный вызов функции. 

CO_list <- list(c("013"),
                c("067","073","113"),
                c("005","031","035"),
                c("037","053","123"),
                c("119"),
                c("085","113","121","201"),
                c("035"),
                c("033","053"))

x_list <- c("04", "06", "08", "27", "37", "48", "49", "53")
z_list <- c("2000", "2000", "2000", "2000", "2000", "2000", "2000", "2000")

# BUILD LIST OF OBJECTS
tibble_list <- Map(function(CO, x, z) lapply(CO, function(i) get_Census(i, x, z)), 
                   CO_list, x_list, z_list)

# NAME LIST OF OBJECTS: tibble04_10, tibble06_10, tibble08_10, ...
tibble_list <- setNames(tibble_list, paste0("tibble", x_list, "_10"))

Кроме того, поскольку z_list является избыточным, будучи одинаковым, вы можете сократить: 

tibble_list <- Map(function(CO, x) lapply(CO, function(i) get_Census(i, x, z=2000)), 
                   CO_list, x_list)
0 голосов
/ 10 мая 2018

Вы можете использовать map из purrr для отображения списка характеристик вашего округа.Одним из способов сделать это является список списков, например: 

fips_yrs <- list(
    sl_co = list(x = "49", y = "035", z = 2000),
    king_co = list(x = "53", y = "053", z = 2000)
)

Затем map отобразится в каждом округе, и вы можете извлечь его информацию по имени с помощью [[1]]. 

map(fips_yrs, ~get_Census(x = .$x[[1]], y = .$y[[1]], z = .$z[[1]]))

К вашему сведению, если вам нужны только шейп-файлы, tidycensus использует функции из tigris для загрузки шейп-файлов, поэтому вы можете просто вызвать функцию tigris напрямую.

...