将内存存储库构建为函数，输出作为下一个输入

Question

我建立了一个快速和肮脏的elo计算器，同时尝试了一些功能：

elo <- function(winner, loser, r1, r2){

    player <- c(winner, loser)

    K <- 32 # smoothing constant

    R1 <- 10^(r1/400)
    R2 <- 10^(r2/400)

    E1 <- R1 / (R1 + R2)
    E2 <- R2 / (R1 + R2) 

    S1 <- 1 # Win
    S2 <- 0 # Loss

    rp1 <- r1 + K * (S1 - E1)
    rp2 <- r2 + K * (S2 - E2)

    rating <- c(rp1, rp2)

    data.frame(player, rating)
}

现在，我想将内存管理(?)/存储库构建到能够“记住”每个elo分数的函数中。

现在，我正在用连续调用手动计算elo：

elo("M1", "A1", 2000, 2000)
elo("M1", "M2", 2016, 2000)
elo("A1", "M2", 1984.736, 1984)
elo("M2", "M1", 2000.7, 2031.264)
elo("M2", "A1", 2018.1, 2000.7)

我希望能够只输入赢家和输家(2000年开始新玩家)，并让函数打印出新的结果，同时存储旧的值如何(用系统时间戳？)

示例：

elo("M1", "A1")

我只是不知道从哪里开始。

如有任何意见，请提出建设性的批评意见。抱歉，如果这太宽泛了！

Answer 1

我通过向硬盘写入和读取.csv文件来保持“得分”：

elo <- function(winner, loser){

    setwd("/Users/firstlast/Documents/R/elo/")
    df <- read.csv("df.csv", header = TRUE)

    if (winner %in% df$player){
        df
    } else {
        df <- rbind(df, data.frame(player = winner, rating = 2000))
    }

    if (loser %in% df$player) {
        df 
    } else {
        df <- rbind(df, data.frame(player = loser, rating = 2000))
    }

    K <- 32 # smoothing constant

    r1 <- df[df$player == winner, 2]
    r2 <- df[df$player == loser, 2]

    R1 <- 10^(r1/400)
    R2 <- 10^(r2/400)

    E1 <- R1 / (R1 + R2)
    E2 <- R2 / (R1 + R2) 

    S1 <- 1 # Win
    S2 <- 0 # Loss

    rp1 <- r1 + K * (S1 - E1)
    rp2 <- r2 + K * (S2 - E2)

    df[df$player == winner, 2] <- rp1
    df[df$player == loser, 2] <- rp2

    write.csv(df, "df.csv", row.names = FALSE)
    return(df)
}

我现在该如何添加一些历史功能(即，随着时间的推移跟踪分数)？

一定有更好的方法把新玩家加入到df数据仓库里.我的如果其他控制结构看起来很可怕！

编辑

df的结构如下：

df <- data.frame(
    player = c("M1", "A1"), 
    rating = c(2000, 2000)
)