使用‘`save()’和‘`resave()` -使用R版本4.0

Question

因此，作为免责声明，我已经阅读了多个线程，并尝试了不同的建议，但都不起作用。

这是我正在使用的代码，然后我将解释正在发生的事情以及我希望发生的事情：

library('rnoaa')
library('dplyr')
library('utils')
library('cgwtools')


data_type <- c('tmax','tmin','PRCP', 'SNOW', 'SNWD')

## Station ID for MSO is GHCND:USW00024153
## Station ID for GPI is GHCND:USC00244558
## Station ID for BTM is GHCND:USW00024135

for (i in 2009:2019){
  start_date <- paste(i, '-01-01', sep = "")
  end_date <- paste(i, '-12-31', sep = "")
  assign(paste('mso_data', i, sep = ""), ncdc(datasetid = 'GHCND', stationid = 'GHCND:USW00024153',
             datatypeid = data_type, startdate = start_date, 
             enddate = end_date, limit = 1000))
  a <- paste('mso_data', i, sep = "")

  
  if (i == 1948){
    save(a, file = 'mso_data.RData')
  }
  else {
    resave(a, file = 'mso_data.RData')
  }
}

mso_data <- ncdc(datasetid = 'GHCND', stationid = 'GHCND:USW00024153',
                 datatypeid = data_type, startdate = '2020-01-01', 
                 enddate = '2020-07-07', limit = 1000)
resave(mso_data, file = 'mso_data.RData')

好的，我想要做的是使用RNOAA软件包下载多年的气候数据。在另一篇文章中，有人向我展示了一种不同的方法来下载这些数据，最后，为了使用他们的方法，我仍然需要修复我保存数据的方式。

RNOAA函数ncdc()只允许下载最多一年的数据，所以如果你想下载1948 - 2020年的数据，我设计了上面的代码。此外，您将看到for循环是(2009:2019)我随意选择一次下载10年，因为下载过程非常耗时。我只需在(1948:1959)，然后(1960:1969)，ECT...

我知道保存工作的所有代码，每一年的数据在我的全球环境中都是可见的。我遇到的问题是在保存方面。我已经尝试了在不同线程中找到的所有以下扩展( .RData、.Rda、.rds)。然后，当我试图“读入”该数据时，它并不存在，尽管我可以在我的计算机上的目标文件夹中看到它。

最初，我至少保留了2020年的最后几行代码……所有这些都在for循环之外，但正如我所说的，我正在下载每一年的数据，我已经确认了这一点。

谢谢

Answer 1

我同意上面的评论-听起来更有意义的做法是让一个函数运行一年，在它上面运行lapply (甚至是mclapply来并行运行)，以获得结果列表，然后保存列表对象，将所有元素导出到全局环境，或者将其与data.table::rbindlist组合并保存该表。

示例(未测试，因为我没有API密钥)：

library(rnoaa)
library(data.table)
getNoaa <- function(yr, type = c('tmax','tmin','PRCP', 'SNOW', 'SNWD')) 
  ncdc(datasetid = 'GHCND', 
    stationid = 'GHCND:USW00024153',
    datatypeid = type, 
    startdate = paste0(yr, '-01-01'), 
    enddate = paste0(yr, '-12-31'), limit = 1000)  
res <- setNames(lapply(2009:2019, getNoaa), paste0("Year", 2009:2019))

# this would export all individual list elements to the global environment:
list2env(res , envir = .GlobalEnv) 

# this would combine the individual lists
res <- rbindlist(res, idcol="Year")

Answer 2

所以我尝试了答案#1，下面是我收到的错误：

res <- rbindlist(res, idcol="Year")
Error in rbindlist(res, idcol = "Year") : 
  Column 1 of item 1 is length 3 inconsistent with column 2 which is length 8. Only length-1 columns are recycled.

回过头来看，"res“的73个元素都是1乘8的，所以我被列错误搞糊涂了，除非他们不喜欢与$data相比的标题。当ncdc()下载时，它以列表的形式下载，并且使用信息存储在$data中。

还有，因为我喜欢学习。在其他语言中，我总是使用"for循环“来处理重复的任务。有人能解释一下lapply()是如何做到这一点的吗?我假设setnames是一种为下载单个年份设置多个变量的方法。