knitr::opts_chunk$set( collapse = TRUE, comment = "#>" )
library(tidyverse) library(wameicheckr) library(magrittr)
維管束植物和名チェックリストはパッケージ内にある. 読み込んだあとで,使いやすくするために,若干の整理を実行
data(hub_master) data(jn_master) hub_master <- hub_master %>% tibble::as_tibble() %>% dplyr::rename_with(~stringr::str_replace_all(., "[ /]", "_")) %>% dplyr::rename_with(~stringr::str_replace_all(., "[()]", "")) %>% print() jn_master <- jn_master %>% tibble::as_tibble() %>% dplyr::rename_with(~stringr::str_replace_all(., "[ /]", "_")) %>% dplyr::rename_with(~stringr::str_replace_all(., "[()]", "")) %>% fill_another_name_id() %>% # another_name_id の空欄を埋める print()
最新版が異なる場合は,ウェブページからダウンロードして使用することも可能.
# Download wamei chek list form https://www.gbif.jp/v2/activities/wamei_checklist.html # Change file name (version) # Set your directory by setwd() library(readxl) path <- "wamei_checklist_ver.1.10.xlsx" hub_master <- readxl::read_xlsx(path, sheet="Hub_data", col_types="text") %>% dplyr::rename_with(~stringr::str_replace_all(., "[ /]", "_")) %>% dplyr::rename_with(~stringr::str_replace_all(., "[()]", "")) jn_master <- readxl::read_xlsx(path, sheet="JN_dataset", col_types="text") %>% dplyr::rename_with(~stringr::str_replace_all(., "[ /]", "_")) %>% dplyr::rename_with(~stringr::str_replace_all(., "[()]", "")) %>% fill_another_name_id() # another_name_id の空欄を埋める
和名チェックリスト ver.1.10のエラーの修正. バージョンアップで,修正される予定.
# (和名チェックリスト ver.1.10への対応) another_name_IDに0がないもの no_id_0 <- c("SF_00131", "SF_00323", "WF_01542", "WF_02219", "WF_04287", "SF_00127","WF_01902","WF_03825","YL_11456","YL_17759") jn_master$another_name_ID[jn_master$ID %in% no_id_0 & jn_master$another_name_ID != 0] <- 0 # (和名チェックリスト ver.1.10への対応) シベリアカラマツ(別科同名) hub_master$Hub_name[ hub_master$Hub_name=="シベリアカラマツ" & hub_master$Family_name_JP=="マツ"] <- "シベリアカラマツ(マツ科)" hub_master$Hub_name[ hub_master$Hub_name=="シベリアカラマツ" & hub_master$Family_name_JP=="キンポウゲ"] <- "シベリアカラマツ(キンポウゲ科)" jn_master$Family_name_JP[ jn_master$Family_name_JP=="ツルボラン"] <- "ワスレグサ"
x1は,和名チェックリストにある和名をすべて抽出. 多いので,下記では最初の50だけ. x2は,色々なパターンを含む和名.
# hubやjnの種名を抽出(全種) x1 <- c(hub_master$all_name, hub_master$Hub_name, jn_master$common_name, jn_master$another_name) %>% purrr::map(str_split, "/") %>% unlist() %>% unique() %>% sort() %>% c("だみーの和名", .) # 和名の例 x2 <- c("だみー", "ススキ", "ハリガネワラビ", "オミナエシ", "コナスビ", "カナビキソウ", "ヤイトバナ", "チガヤ", "キジムシロ", "ハエドクソウ", "キツネノマゴ", "シロヨメナ", "オオフジシダ", "コマツナギ", "アイヌタチツボスミレ", "シベリアカラマツ", "アオイモドキ")
入力和名に対する和名・学名の候補を出力する. なお,x1は多いので,最初の50だけを使用.
wamei_check(x1[1:50], hub_master, jn_master) wamei_check(x1[1:50], hub_master, jn_master, wide=FALSE) wamei_check(x2, hub_master, jn_master, ds=c(GL, SF, WF)) wamei_check(x2, hub_master, jn_master, wide=FALSE, ds=c(GL, SF, WF))
エクセルと同等の出力の場合.
wamei_check_ex(x1[1:50], hub_master, jn_master, wide=FALSE) wamei_check_ex(x2, hub_master, jn_master)
合致する全ての和名・学名等を出力する場合は,wameicheckrの関数を使わなくても可能.
hub_long <- hub_master %>% tidyr::pivot_longer(cols= GL:YL, names_to = "source", values_to = "ID", values_drop_na = TRUE) tibble::tibble(input = x2) %>% left_join(hub_long, by=c("input"="all_name")) %>% left_join(jn_master)
Add the following code to your website.
For more information on customizing the embed code, read Embedding Snippets.