Saya harus memeriksa pengamatan burung yang dilakukan lebih lama untuk entri duplikat / tumpang tindih.
Pengamat dari berbagai titik (A, B, C) melakukan pengamatan dan menandainya di peta kertas. Garis-garis di mana dibawa ke fitur garis dengan data tambahan untuk spesies, titik pengamatan dan interval waktu mereka terlihat.
Biasanya, para pengamat berkomunikasi satu sama lain melalui telepon sambil mengamati, tetapi kadang-kadang mereka lupa, jadi saya mendapatkan garis duplikat itu.
Saya sudah mengurangi data menjadi garis-garis yang menyentuh lingkaran, jadi saya tidak perlu membuat analisis spasial, tetapi hanya membandingkan interval waktu untuk setiap spesies dan dapat yakin bahwa itu adalah individu yang sama yang ditemukan oleh perbandingan .
Saya sekarang mencari cara di R untuk mengidentifikasi entri yang:
- dibuat pada hari yang sama dengan interval yang tumpang tindih
- dan di mana itu adalah spesies yang sama
- dan yang dibuat dari titik pengamatan yang berbeda (A atau B atau C atau ...))
Dalam contoh ini, saya secara manual menemukan entri yang mungkin digandakan dari individu yang sama. Titik pengamatan berbeda (A <-> B), spesiesnya sama (Sst) dan interval waktu mulai dan akhir tumpang tindih.
Saya sekarang akan membuat bidang baru "duplikat" di data.frame saya, memberikan kedua baris id umum untuk dapat mengekspornya dan kemudian memutuskan apa yang harus dilakukan.
Saya mencari-cari banyak solusi yang sudah tersedia, tetapi tidak menemukan kenyataan bahwa saya harus mengatur ulang proses untuk spesies (lebih disukai tanpa loop) dan harus membandingkan baris untuk 2 + x titik pengamatan.
Beberapa data untuk dimainkan:
testdata <- structure(list(bird_id = c("20150712_0810_1410_A_1", "20150712_0810_1410_A_2",
"20150712_0810_1410_A_4", "20150712_0810_1410_A_7", "20150727_1115_1430_C_1",
"20150727_1120_1430_B_1", "20150727_1120_1430_B_2", "20150727_1120_1430_B_3",
"20150727_1120_1430_B_4", "20150727_1120_1430_B_5", "20150727_1130_1430_A_2",
"20150727_1130_1430_A_4", "20150727_1130_1430_A_5", "20150812_0900_1225_B_3",
"20150812_0900_1225_B_6", "20150812_0900_1225_B_7", "20150812_0907_1208_A_2",
"20150812_0907_1208_A_3", "20150812_0907_1208_A_5", "20150812_0907_1208_A_6"
), obsPoint = c("A", "A", "A", "A", "C", "B", "B", "B", "B",
"B", "A", "A", "A", "B", "B", "B", "A", "A", "A", "A"), species = structure(c(11L,
11L, 11L, 11L, 10L, 11L, 10L, 11L, 11L, 11L, 11L, 10L, 11L, 11L,
11L, 11L, 11L, 11L, 11L, 11L), .Label = c("Bf", "Fia", "Grr",
"Kch", "Ko", "Lm", "Rm", "Row", "Sea", "Sst", "Wsb"), class = "factor"),
from = structure(c(1436687150, 1436689710, 1436691420, 1436694850,
1437992160, 1437991500, 1437995580, 1437992360, 1437995960,
1437998360, 1437992100, 1437994000, 1437995340, 1439366410,
1439369600, 1439374980, 1439367240, 1439367540, 1439369760,
1439370720), class = c("POSIXct", "POSIXt"), tzone = ""),
to = structure(c(1436687690, 1436690230, 1436691690, 1436694970,
1437992320, 1437992200, 1437995600, 1437992400, 1437996070,
1437998750, 1437992230, 1437994220, 1437996780, 1439366570,
1439370070, 1439375070, 1439367410, 1439367820, 1439369930,
1439370830), class = c("POSIXct", "POSIXt"), tzone = "")), .Names = c("bird_id",
"obsPoint", "species", "from", "to"), row.names = c("20150712_0810_1410_A_1",
"20150712_0810_1410_A_2", "20150712_0810_1410_A_4", "20150712_0810_1410_A_7",
"20150727_1115_1430_C_1", "20150727_1120_1430_B_1", "20150727_1120_1430_B_2",
"20150727_1120_1430_B_3", "20150727_1120_1430_B_4", "20150727_1120_1430_B_5",
"20150727_1130_1430_A_2", "20150727_1130_1430_A_4", "20150727_1130_1430_A_5",
"20150812_0900_1225_B_3", "20150812_0900_1225_B_6", "20150812_0900_1225_B_7",
"20150812_0907_1208_A_2", "20150812_0907_1208_A_3", "20150812_0907_1208_A_5",
"20150812_0907_1208_A_6"), class = "data.frame")Saya menemukan solusi parsial dengan fungsi data.table foverlaps yang disebutkan misalnya di sini https://stackoverflow.com/q/25815032
library(data.table)
#Subsetting the data for each observation point and converting them into data.tables
A <- setDT(testdata[testdata$obsPoint=="A",])
B <- setDT(testdata[testdata$obsPoint=="B",])
C <- setDT(testdata[testdata$obsPoint=="C",])
#Set a key for these subsets (whatever key exactly means. Don't care as long as it works ;) )
setkey(A,species,from,to)
setkey(B,species,from,to)
setkey(C,species,from,to)
#Generate the match results for each obsPoint/species combination with an overlapping interval
matchesAB <- foverlaps(A,B,type="within",nomatch=0L) #nomatch=0L -> remove NA
matchesAC <- foverlaps(A,C,type="within",nomatch=0L)
matchesBC <- foverlaps(B,C,type="within",nomatch=0L)Tentu saja, ini entah bagaimana "berhasil", tetapi sebenarnya bukan apa yang ingin saya capai pada akhirnya.
Pertama, saya harus membuat kode titik pengamatan. Saya lebih suka mencari solusi dengan mengambil sejumlah poin sembarang.
Kedua, hasilnya tidak dalam format yang saya dapat benar-benar dapat melanjutkan bekerja dengan mudah. Baris yang cocok sebenarnya dimasukkan ke dalam baris yang sama, sedangkan tujuan saya adalah membuat baris diletakkan di bawahnya, dan di kolom baru, mereka akan memiliki pengidentifikasi umum.
Ketiga, saya harus memeriksa secara manual lagi, jika interval tumpang tindih dari ketiga titik (yang tidak terjadi pada data saya, tetapi umumnya bisa)
Pada akhirnya, saya hanya ingin menerima data baru. Bingkai dengan semua kandidat yang dapat diidentifikasi oleh id grup sehingga saya dapat bergabung kembali ke garis dan mengekspor hasilnya sebagai lapisan untuk pemeriksaan lebih lanjut.
Jadi, siapa lagi yang tahu bagaimana melakukan ini?
forloop!