cran fixes

NEWS.md

@@ -1,3 +1,9 @@
+# climate 1.2.2
+
+* Major fixes for adjusting code to stay in line with CRAN policies
+* Fixes for `hydro_imgw()` set of functions due to changes in encoding and metadata structure
+
+
 # climate 1.2.1
 
 * Corrected duplicated column names for IMGW-PIB stations

R/clean_metadata_hydro.R

@@ -9,34 +9,30 @@ clean_metadata_hydro = function(address, interval) {
   temp = tempfile()
 
   test_url(link = address, output = temp)
-  a = readLines(temp, warn = FALSE)
-
-  a = iconv(a, from = "cp1250", to = "ASCII//TRANSLIT") # remove polish characters
-  a = gsub(a, pattern = "\\?", replacement = "") # removing extra characters after conversion
-
-  # additional workarounds for mac os but not only...
+  a = read.csv(temp, header = FALSE, stringsAsFactors = FALSE, 
+               fileEncoding = "CP1250", skip = 1, sep = "\t")$V1
+  a = gsub(a, pattern = "\\?", replacement = "") 
   a = gsub(x = a, pattern = "'", replacement = "")
-  a = gsub(x = a, pattern = "\\^", replacement = "")
+  a = trimws(gsub(x = a, pattern = "\\^", replacement = ""))
+  a = gsub(a, pattern = "\\s+", replacement = " ")
 
   if (interval == "monthly") {
-    b = list(data.frame(parameters = a[3:12])) # sklad danych jeszcze nie wiem jak ominąć problem kontroli
-    # ale on może się zmienić nie wiem czy nie lepiej wykluczyć ostatni rok
+    b = list(data.frame(parameters = a[1:10]))
   }
   if (interval == "daily") {
-    b = data.frame(parameters = a[3:12])
+    b = data.frame(parameters = a[1:10])
   }
   if (interval == "semiannual_and_annual") {
-    godzina = paste0(a[15], ":", a[16]) # nie jestem pewien czy tak bo w dokumentacji jest podzial na dwie kolumny,
-    #ale w pliku jest jedna kolumna a pomiaru brak
-    data = c(a[12:14], godzina)
+    godzina = paste0(a[13], ":", a[14])
+    data = c(a[10:12], godzina)
     data_od = paste0("wystapienie_od_", data)
-    data_do = paste0("wystapienie_od_", data)
-    SPT = unlist(strsplit(a[10], "]/")) # stan/przeplyw/temperatura
+    data_do = paste0("wystapienie_do_", data)
+    SPT = unlist(strsplit(a[8], "]/")) # stan/przeplyw/temperatura
     SPT[1] = paste0(SPT[1], "]")
     SPT[2] = paste0(SPT[2], "]")
     b = NULL
     for (i in seq_along(SPT)) {
-      tmp = c(a[3:9], SPT[i], data_od, data_do)
+      tmp = c(a[1:7], SPT[i], data_od, data_do)
       b = cbind(b, tmp)
     }
     b = list("H" = data.frame(parameters = b[, 1]),

R/hydro_imgw_annual.R

@@ -72,7 +72,7 @@ hydro_imgw_annual_bp = function(year = year,
   ind = grep(readHTMLTable(a)[[1]]$Name, pattern = "/")
   catalogs = as.character(readHTMLTable(a)[[1]]$Name[ind])
   catalogs = gsub(x = catalogs, pattern = "/", replacement = "")
-  # less files to read:
+
   catalogs = catalogs[catalogs %in% as.character(year)]
   if (length(catalogs) == 0) {
     stop("Selected year(s) is/are not available in the database.", call. = FALSE)
@@ -81,10 +81,7 @@ hydro_imgw_annual_bp = function(year = year,
 
   all_data = vector("list", length = length(catalogs))
   for (i in seq_along(catalogs)) {
-    # i = 1
     catalog = catalogs[i]
-    #print(i)
-
     address = paste0(base_url, interval_pl, "/", catalog, "/polr_", value, "_", catalog, ".zip")
 
     temp = tempfile()
@@ -104,19 +101,19 @@ hydro_imgw_annual_bp = function(year = year,
     all_data[[i]] = data1
   }
   all_data = do.call(rbind, all_data)
-  # ten sam warunek braku danych lub obserwacji dla wszytkich wartosci
   all_data[all_data == 99999.999] = NA
   all_data = all_data[, !duplicated(colnames(all_data))]
 
   # coords
   if (coords) {
-    all_data = merge(climate::imgw_hydro_stations, all_data, by.x = "id", by.y = "Kod stacji", all.y = TRUE)
+    all_data = merge(climate::imgw_hydro_stations, all_data, by.x = "id", by.y = "Nazwa rzeki/jeziora", all.y = TRUE)
   }
   #station selection
   if (!is.null(station)) {
     if (is.character(station)) {
       all_data = all_data[substr(all_data$`Nazwa stacji`, 1, nchar(station)) == station, ]
       if (nrow(all_data) == 0) {
+
         stop("Selected station(s) is not available in the database.", call. = FALSE)
       }
     } else if (is.numeric(station)) {

R/hydro_imgw_daily.R

@@ -133,7 +133,7 @@ hydro_imgw_daily_bp = function(year,
     all_data[[i]] = merge(data, data2,
                          by = c("Kod stacji", "Nazwa stacji",
                                "Rok hydrologiczny", "Nazwa rzeki/jeziora",
-                               "Wskaznik miesiaca w roku hydrologicznym", "Dzien"),
+                               "Wskaźnik miesiąca w roku hydrologicznym", "Dzień"),
                          all.x = TRUE)
   }
 
@@ -168,8 +168,8 @@ hydro_imgw_daily_bp = function(year,
 
   all_data = all_data[order(all_data$`Nazwa stacji`,
                             all_data$`Rok hydrologiczny`,
-                            all_data$`Wskaznik miesiaca w roku hydrologicznym`,
-                            all_data$`Dzien`), ]
+                            all_data$`Wskaźnik miesiąca w roku hydrologicznym`,
+                            all_data$`Dzień`), ]
   # dodanie opcji  dla skracania kolumn i usuwania duplikatow:
   all_data = hydro_shortening_imgw(all_data, col_names = col_names, ...)
 

R/hydro_imgw_monthly.R

@@ -123,7 +123,7 @@ hydro_imgw_monthly_bp = function(year,
 
   all_data = all_data[order(all_data$`Nazwa stacji`,
                             all_data$`Rok hydrologiczny`,
-                            all_data$`Wskaznik miesiaca w roku hydrologicznym`), ]
+                            all_data$`Wskaźnik miesiąca w roku hydrologicznym`), ]
   all_data = hydro_shortening_imgw(all_data, col_names = col_names, ...)
 
   return(all_data)

data-raw/hydro_parametry_skroty.csv

@@ -1,23 +1,28 @@
 fullname;abbr_eng;fullname_eng;;
 Kod stacji;id;ID;;
 Dzien;dd;Day;;
-Miesiac kalendarzowy;mm;Month;;
+Dzień;dd;Day;;
+Miesiąc kalendarzowy;mm;Month;;
 Nazwa rzeki/jeziora;riv_or_lake;River_or_Lake;;
 Nazwa stacji;station;Station;;
-Przeplyw [m^3/s];Q;Flow [m3_s];;
-Rodzaj wielkosci (H - stan wody, Q - przeplyw, T - temperatura wody);Mesu;"Measurement [state - H, flow - Q, or temperature - T]""";;`
+Przepływ [m^3/s];Q;Flow [m3_s];;
+Rodzaj wielkości (H - stan wody, Q - przepływ, T - temperatura wody);Mesu;Measurement [state - H, flow - Q, or temperature - T];;`
 Rok hydrologiczny;hyy;Hydrologic year;;
 Stan wody [cm];H;State [cm];;
 Temperatura wody [st. C];T;Temperature [C];;
-Wskaznik ekstremum;idex;Extreme ID [min - 1, mean - 2, Max - 3];;
-Wskaznik ekstremum (1 - minimum, 2 - srednia, 3 - maksimum);idex;Extreme ID [min - 1, mean - 2, Max - 3];;
-Wskaznik miesiaca w roku hydrologicznym;idhyy;Hydrologic year ID;;
-Wskaznik polrocza (13 - zima, 14 - lato, 15 - rok);idyy;Year ID [13 -winter, 14 - summer, 15 - year];;
-wystapienie_od_Dzien;bedd;Occurrence from day;;
-wystapienie_od_Godzina:Minuta;behm;Occurrence from time;;
-wystapienie_od_Miesiac;bemm;Occurrence from month;;
-wystapienie_od_Rok;beyy;Occurrence from year;;
-Grubosc lodu [cm];thick;Thickness of ice [cm];;
-Kod zjawiska lodowego (slownik ponizej);id_ice;Ice phenomena;;
-"Procent udzialu zjawiska lodowego [mnoznik *10; np. 3 oznacza 30% udzialu zjawisk lodowych]";p_ice;Percentage of ice phenomena;;
-Kod zarastania (slownik ponizej);id_over_grow;Overgrowing;;
+Wskaźnik ekstremum;idex;Extreme ID [min - 1, mean - 2, Max - 3];;
+Wskaźnik ekstremum (1 - minimum, 2 - średnia, 3 - maksimum);idex;Extreme ID [min - 1, mean - 2, Max - 3];;
+Wskaźnik miesiąca w roku hydrologicznym;idhyy;Hydrologic year ID;;
+Wskaźnik półrocza (13 - zima, 14 - lato, 15 - rok);idyy;Year ID [13 -winter, 14 - summer, 15 - year];;
+wystapienie_od_Dzień;bedd;Occurrence from day;;
+wystapienie_od_Godzina:Minuta;behm;Occurrence start time;;
+wystapienie_od_Miesiąc;bemm;Occurrence start month;;
+wystapienie_od_Rok;beyy;Occurrence start year;;
+wystapienie_do_Dzień;bedd;Occurrence start day;;
+wystapienie_do_Godzina:Minuta;behm;Occurrence end time;;
+wystapienie_do_Miesiąc;bemm;Occurrence end month;;
+wystapienie_do_Rok;beyy;Occurrence end year;;
+Grubość lodu [cm];thick;Thickness of ice [cm];;
+Kod zjawiska lodowego (słownik poniżej);id_ice;Ice phenomena;;
+"Procent udziału zjawiska lodowego [mnożnik *10; np. 3 oznacza 30% udziału zjawisk lodowych]";p_ice;Percentage of ice phenomena;;
+Kod zarastania (słownik poniżej);id_over_grow;Overgrowing;;