我希望评估每天的清洁频率对累积在牛棚地板上的粪便量的重要性。问题是我只能在第一次清洁事件（即粪便第一次减少）后正确计算粪便量，后续计算未能考虑到清洁事件已经发生。
为了尝试，我在R中定义了四个变量和两个常量：
变量
- “小时”（数字;从1至24）
- “binclean”（二进制; 0=无清洁事件，1=清洁事件）
- “不清洁”（数字;变量，存储在没有清洁时畜舍地板中的粪便累积量）
- “清洁”（数字;包含清洁后畜舍地板上的粪便量）
常数 - “totalfeceshour”（250头牛每小时产生的粪便量= 239.5 kg）
- “H”（刮擦地板后残留在环境中的粪便量=粪便的0.05%）
我创建了一个矩阵来存储所有变量并执行计算。（基R函数），以获得未经任何清理而累积的粪便，并将其存储在noclean变量中。我在ifelse()函数中使用了一个“for循环”来通知清洁事件的发生。clean”变量，到目前为止，我只能在第一次清洁事件后获得地板上正确的粪便量，但此信息不会传递到后续单元格，例如，到一天的第7个小时，地板上有1,676公斤粪便，如果在第8个小时发生清洁事件，则清洁后的粪便总量为（1，676 + 239.5）* 0.05 = 95.8.如果你运行代码，你会看到到第8个小时的粪便量上升到2，155.5（当它应该是95.8 + 239.5 = 335.3后，一个清洁事件已经发生）.这是我的代码：
#Constants
totalfeceshour <- 239.5
H <- 1-0.95
#Variables
hour<- 1:24
cleanbin <- c(0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 1, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 1, 0,
0, 0, 0, 0, 0, 0, 1) #3 scrapes at hours 8, 16 and
#24. Each value represent an
#hour of the day.
noclean <- c(Reduce("+", c(totalfeceshour, rep(totalfeceshour,
23)), accumulate = TRUE)) #Feces in the environment
clean <- c(0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0)
#Matrix
mtrx <- matrix(data=c(hour, cleanbin, noclean, clean), ncol=4)
colnames(mtrx) <- c("hour", "cleanbin", "noclean", "clean")
#Loop
for(i in 1:length(mtrx[, 2])){
mtrx[, 4][i] <- ifelse(mtrx[, 2][i] == 0, mtrx[, 3][i], mtrx[,3]
[i]*H)
}
mtrx如果你运行代码，你会发现清理只减少了cleanbin==1所在单元格的粪便量，但是这个信息不会传递到后面的单元格。（“data.table”包），和其他工具，但还没有能够解决这个问题。我能够创建一个Excel工作表，这样做的伎俩，但我希望在R中实现相同的目标。我将非常感谢您在编码方面的帮助。
1条答案
按热度按时间e5nqia271#
这里有一个tidyverse（-ish）解决方案，这个解决方案最困难的部分是你不能使用
group_map或ifelse这样的内置解决方案，因为所有这些选项都是“原子地”工作的a-也就是说，它们对整个列进行操作，而你需要"迭代地“工作，一行一行地构建解决方案。因为我的工作流程和你的不同，我重命名了你的一些变量，并删除了其他变量。
首先，创建一个包含定义问题的基本信息的数据框。
现在逐步执行第2行到第24行，根据需要填充
CumulativeFeces。现在，在打印小块时覆盖默认行为，以确保演示解决方案的准确性。