当数据集长度可变时，如何使用R中的if函数合并两个数据集？

Question

我有60天内每小时记录的GPS点(纬度&长度)，我有同一时间段的日出和日落时间。我试图合并这两个数据集，这样我就可以知道当GPS点x被记录时，太阳是上升还是下降。

我已经设法使它工作，如果 sun 数据框小于 gps 数据框架。但如果 sun 的数据帧更大（如下面的例子所示），我得到一个错误。不幸的是，我需要代码在两种情况下都能工作（即，不管哪个数据框更大）。

示例数据和代码。

library(lubridate)

gps <- data.frame(lat = c(54.008, 54.009, 54.009, 54.008, 54.009, 54.009),
                  long = c(38.050, 38.051, 38.053, 38.050, 38.051, 38.053),
                  date = as.Date(c("2019-12-19", "2019-12-19", "2019-12-19", "2019-12-19","2019-12-20", "2019-12-20"), format = "%Y-%m-%d"),
                  time = as.numeric(hm("06:00", "07:00", "12:30", "13:00", "07:00", "24:00")))

sun <- data.frame(date = as.Date(c("2019-12-19", "2019-12-20", "2019-12-21", "2019-12-22", "2019-12-23", "2019-12-24", "2019-12-25"), format = "%Y-%m-%d"),
                  sunrise = as.numeric(hm("06:04", "06:05","06:06", "06:07","06:08", "06:09", "06:09")),
                  sunset = as.numeric(hm("23:06", "23:06","23:06", "23:06","23:06", "23:06", "23:08")))

gps$sunlight <- ifelse(sun$date == gps$date | sun$sunrise >= gps$time | sun$sunset <= gps$time, "N", "Y")

错误：

    Error in `$<-.data.frame`(`*tmp*`, sunlight, value = c("N", "Y", "Y",  : 
  replacement has 7 rows, data has 6

想要的输出。

    > gps
     lat   long       date  time sunlight
1 54.008 38.050 2019-12-19 21600        N
2 54.009 38.051 2019-12-19 25200        Y
3 54.009 38.053 2019-12-19 45000        Y
4 54.008 38.050 2019-12-19 46800        Y
5 54.009 38.051 2019-12-20 25200        Y
6 54.009 38.053 2019-12-20 86400        N

任何建议或想法，我可能在哪里出错？

Answer 1

你需要先合并两个数据帧。用左连接每一行的 gps 将会尝试着与 sun 由 date 列。然后你可以应用条件 sunlight_cond 看看是否有GPS time 是介于 sunrise 和 sunset. 然后，你可以将 TRUE 和 FALSE 值到所需的标签。Y 和 N

library(tidyverse)
gps %>% 
  left_join(sun, by="date") %>% 
  mutate(sunlight_cond = time >= sunrise & time <= sunset,
         sunlight = factor(sunlight_cond, levels = c(TRUE, FALSE), labels = c("Y", "N")))

结果：

     lat   long       date  time sunrise sunset sunlight_cond sunlight
1 54.008 38.050 2019-12-19 21600   21840  83160         FALSE        N
2 54.009 38.051 2019-12-19 25200   21840  83160          TRUE        Y
3 54.009 38.053 2019-12-19 45000   21840  83160          TRUE        Y
4 54.008 38.050 2019-12-19 46800   21840  83160          TRUE        Y
5 54.009 38.051 2019-12-20 25200   21900  83160          TRUE        Y
6 54.009 38.053 2019-12-20 86400   21900  83160         FALSE        N