我正在使用 BaseballR 包進行一些分析，并希望能夠通過使用回圈來組合資料幀。
例如，以下代碼使用standings_on_date_bref 函式為我提供了指定日期的磁區排名表（加上手動添加這些排名日期的列）：
library("baseballr")
library("dplyr")
standings_on_date_bref(date = "04-28-2021", division = "NL West") %>%
mutate(date = "04-28-2021")
| Tm值 | WL% | 日期 |
|---|---|---|
| SFG | 0.640 | 04-28-2021 |
| 小伙子 | 0.640 | 04-28-2021 |
| 社會發展計劃 | 0.538 | 04-28-2021 |
| ARI | 0.500 | 04-28-2021 |
| 上校 | 0.375 | 04-28-2021 |
但是，我有興趣獲得整個天數范圍內的排名（最終將成為行數 = 5 個團隊 * x 天數的資料框），例如 04-28-2021 到 04-29-2021，我希望它看起來像這樣：
| Tm值 | WL% | 日期 |
|---|---|---|
| SFG | 0.640 | 04-28-2021 |
| 小伙子 | 0.640 | 04-28-2021 |
| 社會發展計劃 | 0.538 | 04-28-2021 |
| ARI | 0.500 | 04-28-2021 |
| 上校 | 0.375 | 04-28-2021 |
| SFG | 0.640 | 04-29-2021 |
| 小伙子 | 0.615 | 04-29-2021 |
| 社會發展計劃 | 0.538 | 04-29-2021 |
| ARI | 0.520 | 04-29-2021 |
| 上校 | 0.360 | 04-29-2021 |
我試圖通過實作某種回圈來做到這一點。到目前為止，這是我想出的，但最終它只是給了我結束日期的排名。
start <- as.Date("04-01-21",format="%m-%d-%y")
end <- as.Date("04-03-21",format="%m-%d-%y")
theDate <- start
while (theDate <= end)
{
all_standings <- standings_on_date_bref(date = theDate, division = "NL West") %>%
mutate(date = theDate)
theDate <- theDate 1
}
uj5u.com熱心網友回復：
您可以嘗試purrr使用map_dfr功能可以很好地做到這一點
library(baseballr)
library(dplyr)
library(purrr)
date_seq <- seq(as.Date("04-01-21",format="%m-%d-%y"),
as.Date("04-03-21",format="%m-%d-%y"), by = "1 day")
map_dfr(.x = date_seq,
.f = function(x) {
standings_on_date_bref(date = x, division = "NL West") %>%
mutate(date = x)
})
#> # A tibble: 15 x 9
#> Tm W L `W-L%` GB RS RA `pythW-L%` date
#> <chr> <int> <int> <dbl> <chr> <int> <int> <dbl> <date>
#> 1 SDP 1 0 1 -- 8 7 0.561 2021-04-01
#> 2 COL 1 0 1 -- 8 5 0.703 2021-04-01
#> 3 ARI 0 1 0 1.0 7 8 0.439 2021-04-01
#> 4 SFG 0 1 0 1.0 7 8 0.439 2021-04-01
#> 5 LAD 0 1 0 1.0 5 8 0.297 2021-04-01
#> 6 SDP 2 0 1 -- 12 9 0.629 2021-04-02
#> 7 COL 1 1 0.5 1.0 14 16 0.439 2021-04-02
#> 8 SFG 1 1 0.5 1.0 13 11 0.576 2021-04-02
#> 9 LAD 1 1 0.5 1.0 16 14 0.561 2021-04-02
#> 10 ARI 0 2 0 2.0 9 12 0.371 2021-04-02
#> 11 SDP 3 0 1 -- 19 9 0.797 2021-04-03
#> 12 LAD 2 1 0.667 1.0 22 19 0.567 2021-04-03
#> 13 COL 1 2 0.333 2.0 19 22 0.433 2021-04-03
#> 14 SFG 1 2 0.333 2.0 13 15 0.435 2021-04-03
#> 15 ARI 0 3 0 3.0 9 19 0.203 2021-04-03
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