Deutsches R-Forum

Verfasst: **Mo Nov 19, 2018 11:01 am**

Liebe Forum-Mitglieder,

meine derzeitige if-Abfrage ist sehr lange bzw. wiederholen sich die Abfragen und nur der zugeordnete Werte ändert sich:

Code: Alles auswählen

library(raster)
r_OH <- raster("ohio_area_class.tiff")
h_OH <- raster("ohio_height.tiff")

f2 <- function(x,y){
 ifelse( x == 114 & y < 300, 2, 
 ifelse( x == 114 & y > 300 & y < 599, 1, 
 ifelse( x == 114 & y > 600 & y < 899, 1, 
 ifelse( x == 114 & y > 900 & y > 1199, 1,
 ifelse( x == 114 & y > 1200, 1, 

 ifelse( x == 120 & y < 300, 2, 
 ifelse( x == 120 & y > 300 & y < 599, 1, 
 ifelse( x == 120 & y > 600 & y < 899, 1, 
 ifelse( x == 120 & y > 900 & y > 1199, 1,
 ifelse( x == 120 & y > 1200, 1,

 ifelse( x == 1190 & y < 300, 3, 
 ifelse( x == 1190 & y > 300 & y < 599, 3, 
 ifelse( x == 1190 & y > 600 & y < 899, 3, 
 ifelse( x == 1190 & y > 900 & y > 1199, 1,
 ifelse( x == 1190 & y > 1200, 1,

 ....

 ifelse (x == 1200, 0, 
 ifelse (x == 1210, 0, 
 ifelse (x == 1220, 0, 
 ifelse (y > 1500, 0,

NA  ))))) ))))) ))))) ... )))) }

rr_neu <- overlay(s_OH, h_OH, fun = f2)

Insgesamt gibt es mehrere solcher if-Blöcke. Die tiff.files "ohio_area_class.tiff" enthält Bodenklassen mit den Werten von x (113, 114, ...), "ohio_height.tiff" die Höhe in Meter. Mit meiner if-Abfrage möchte ich die Anzahl von Tornados in Kategorien (0 bis 3) zuordnen und zwar in Abhängigkeit von Bodenklasse und Höhe. Als rr_neu erhalte ich ein neues Rasterfile, dass die Werte 0 bis 3 enthalten. Es funktioniert alles wunderbar, nur möchte ich jetzt gerne etwas effizienter und kompakter zusammenfassen, da ich diese Auswertungen für mehrere US-Staaten machen soll und dann gleich mal ein Code mit tausend Zeilen zusammen kommt.

Probiert habe ich folgendes:
Zuerst habe ich die Daten in einen extra data.frame geschrieben und dann versucht mit der sapply-Funktion die vielen if-Abfragen zusammenzufassen.

Code: Alles auswählen

class <- c(114,114,114,114,114,120,120,120,120,120,1190,1190,1190,1190,1190)
kat <- c(2,1,1,1,1,2,1,1,1,1,3,3,3,1,1)
df <- data.frame(class,kat)
str(df)
   class kat
1    114   2
2    114   1
3    114   1
4    114   1
5    114   1
6    120   2
7    120   1
8    120   1
9    120   1
10   120   1
11  1190   3
12  1190   3
13  1190   3
14  1190   1
15  1190   1

z <- unique(df$class)
f <- function(kat) {df$kat[sapply(z, function(x) which(x==df$class))]}
[1] 2 1 1 1 1 2 1 1 1 1 3 3 3 1 1

Allerdings weiß ich nicht, wie ich am besten die Höhenbedingungen (zB. größer 300 und kleiner 599) einbauen soll.

Danke für eure Hilfe

Jessi

Verfasst: **Mo Nov 19, 2018 11:47 am**

Hallo Jessi,

zumindest ist in dem bisherigen Code ein Schreibfehler; ifelse( ... & y > 900 & y > 1199, 1, muss wohl heißen

Code: Alles auswählen

 ifelse( ... & y > 900 & y < 1199, 1,

Gruß, Jörg
p.s.: schau mal, ob Du die Funktion cut() verwenden möchtest.

Verfasst: **Mo Nov 19, 2018 12:20 pm**

Ich würde eine Hilfsvariable für die Höhenklassen erzeugen (mit "cut", wie jogo vorgeschlagen hat, dabei die Paraneter "right" und "labels" sinnvoll wählen), eine Übersetzungstabelle (Bodenklasse, Höhenklasse) -> Rasterwert definieren, und die dann an die erste Datei anmergen...

Die Schreibarbeit hast Du dann bei der Erstellung der Übersetzungstabelle - da läßt sich doch wahrscheinlich was automatisieren!?

Wenn Du ganz raffiniert sein willst, geht es wahrscheinlich auch ohne die Hilfsvariable mit einem "rolling join" von data.table - aber das lassen wir hier besser

...

Verfasst: **Mo Nov 19, 2018 7:41 pm**

Athomas hat geschrieben: ↑Mo Nov 19, 2018 12:20 pm Wenn Du ganz raffiniert sein willst, geht es wahrscheinlich auch ohne die Hilfsvariable mit einem "rolling join" von data.table - aber das lassen wir hier besser ...

Nein, nicht lassen. Wäre an einem Beispiel davon interessiert, hab bisher keine Verwendung für gefunden gehabt...

Verfasst: **Mo Nov 19, 2018 7:46 pm**

Code: Alles auswählen

ifelse( x == 114 & y < 300, 2, 
 ifelse( x == 114 & y > 300 & y < 599, 1, 
 ifelse( x == 114 & y > 600 & y < 899, 1, 
 ifelse( x == 114 & y > 900 & y > 1199, 1,
 ifelse( x == 114 & y > 1200, 1,

Ist das nicht das gleiche wie

Code: Alles auswählen

ifelse( x == 114 & y < 300, 2, 1)

[Was ist mit y ==300?]

Was ist die Regel dahinter? Kannst du das auch in Prosa formulieren?

Verfasst: **Mo Nov 19, 2018 8:40 pm**

Nein, nicht lassen. Wäre an einem Beispiel davon interessiert, hab bisher keine Verwendung für gefunden gehabt...

Ich halte das für kein gutes Beispiel und werde versuchen, bei Gelegenheit etwas Passenderes nachzureichen:

Code: Alles auswählen

library(openxlsx)
library(data.table)

Messungen  <- data.table(read.xlsx("D:/R/R Forum/Tornados/Daten.xlsx", sheet="Messungen"))
setkey(Messungen,Bodenklasse,Höhe)
Kategorien <- data.table(read.xlsx("D:/R/R Forum/Tornados/Daten.xlsx", sheet="Kategorien"))
Kategorien[  , Höhe:=ab_Höhe]   # ist nicht wesentlich, nur damit die gemessene Höhe ihren Namen behält!
setkey(Kategorien,Bodenklasse,Höhe)

Kategorien[Messungen, roll=TRUE]

Verfasst: **Di Nov 20, 2018 12:11 pm**

Ich ... werde versuchen, bei Gelegenheit etwas Passenderes nachzureichen

Folgenden Blog-Artikel zum Thema "rolling joins" finde ich ganz schön: https://gormanalysis.com/r-data-table-rolling-joins/

Deutsches R-Forum

if-Abfrage - einfacherer Aufbau

if-Abfrage - einfacherer Aufbau

Re: if-Abfrage - einfacherer Aufbau

Re: if-Abfrage - einfacherer Aufbau

Re: if-Abfrage - einfacherer Aufbau

Re: if-Abfrage - einfacherer Aufbau

Re: if-Abfrage - einfacherer Aufbau

Re: if-Abfrage - einfacherer Aufbau