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R语言【rWCVP】——rWCVP 的函数清单

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R语言【rWCVP】——rWCVP 的函数清单

R语言【rWCVP】——rWCVP 的函数清单

rWCVP 的函数清单

  • 1. get_area_name()
    • 用法
    • 参数
    • 值
    • 详介
    • 例子
  • 2. get_wgsrpd3_codes()
    • 用法
    • 参数
    • 值
    • 详介
    • 例子
  • 3. powo_map()
    • 用法
    • 参数
    • 值
  • 4. powo_pal(), scale_color_powo(), scale_colour_powo(), scale_fill_powo()
    • 用法
    • 参数
    • 值
  • 5. redlist_example
    • 用法
    • 格式
    • 资源
  • 6. taxonomic_mapping
    • 用法
    • 格式
    • 资源
  • 7. wcvp_checklist()
    • 用法
    • 参数
    • 值
    • 详介
  • 8. wcvp_distribution()
    • 用法
    • 参数
    • 值
    • 详介
  • 9. wcvp_distribution_map()
    • 用法
    • 参数
    • 值
    • 详介
    • 例子
  • 10. wcvp_match_exact()
    • 用法
    • 参数
    • 值
    • 另请参阅
    • 例子
  • 11. wcvp_match_fuzzy() phonetic_match() edit_match()
    • 用法
    • 参数
    • 值
    • 详介
    • 另请参阅
    • 例子
  • 12. wcvp_match_names()
    • 用法
    • 参数
    • 值
    • 详介
    • 另请参阅
    • 例子
  • 13. wcvp_occ_mat()
    • 语法
    • 参数
    • 值
    • 详介
    • 例子
  • 14. wcvp_reformat()
    • 用法
    • 参数
    • 值
    • 详介
  • 15. wcvp_summary()
    • 用法
    • 参数
    • 值
    • 详介
    • 例子
  • 16. wcvp_summary_gt()
    • 用法
    • 参数
    • 值
    • 例子
  • 17. wgsrpd3
    • 用法
    • 格式
    • 资源
  • 18. wgsrpd_mapping
    • 用法
    • 格式
    • 资源

1. get_area_name()

根据地区编码获得地区名称

用法

get_area_name(area_codes)

参数

  • area_codes：包含要映射到名称的代码集的字符向量

值

字符。长度为1的向量，带有3级区域集的名称，或者(如果该区域集没有名称)代码的输入向量。

详介

与get_wgsrpd3_codes函数执行相反的功能。适用于压缩代码集，例如文件名、绘图和表格格式。

例子

get_area_name(get_wgsrpd3_codes("Brazil"))

ℹ Matches to input geography found at Country (Gallagher) and Region (Level 2)
[1] "Brazil"

2. get_wgsrpd3_codes()

提取WGSRPD3级编码

用法

get_wgsrpd3_codes(geography, include_equatorial = NULL)

参数

  • geography：字符变量。要转换为3级代码的地理位置。可能是WGSRPD区域(3级)、地区(2级)或洲(1级)、国家(政治)或半球(“北半球”、“南半球”或“赤道”)
  • include_equatorial：逻辑变量。包括跨越赤道的3级区域？默认为NULL，这将生成一条消息并包括这些区域。如果地理不是半球，则忽略。

值

具有属于该地理区域的区号(级别3)的字符。

详介

国家绘图遵循加Gallagher et al. (2020)。重要的是，这意味着一些海外领土在此系统中不被视为国家的一部分，例如加那利群岛被指定为它们自己的 3 级区域，而不是此映射中西班牙的一部分。在不明确的地方，可以使用View(wgsrpd_mapping)来研究映射。

例子

get_wgsrpd3_codes("Brazil")

ℹ Matches to input geography found at Country (Gallagher) and Region (Level 2)
[1] "BZC" "BZE" "BZL" "BZN" "BZS"

3. powo_map()

为给定的范围和范围质心绘制 POWO 样式地图。

用法

powo_map(range_sf, centroids_sf)

参数

  • range_sf：等高多边形的简单要素（sf）数据框
  • centroids_sf：范围质心的简单要素（sf）数据框

值

该范围的ggplot地图

4. powo_pal(), scale_color_powo(), scale_colour_powo(), scale_fill_powo()

POWO网站上展示的范围地图有一个固定的、离散的调色板，它基于一个地区的分类群类型。

用法

powo_pal()scale_color_powo(...)scale_colour_powo(...)scale_fill_powo(...)

参数

  • …：传递给discrete_scale的参数
  • palette：一个调色板函数，当用单个整数参数(标尺中的级别数)调用时，返回它们应该取的值（例如scales::hue_pal())
  • limits：下列之一：
    1. 默认为NULL
    2. 定义了尺度可能的值和顺序的字符向量
    3. 接受现有(自动)值并返回新值的函数。也接受rlang lambda函数表示法。
  • drop：是否应从量表中省略未使用的因子水平？默认值TRUE使用数据中出现的级别；FALSE使用因子中的所有级别。
  • ：与连续刻度不同，离散刻度可以很容易地显示缺失值，默认情况下会这样做。如果要从离散刻度中删除缺失值，请指定na.translate = FALSE。
  • scale_name：应用于与此刻度关联的错误消息的刻度的名称。
  • name：尺度名称。用于轴或图例标题。如果是waiver()，默认值，尺度名称从首次绘图时获得。如果为NULL，图例标题将被忽略。
  • labels：以下之一：
    1. NULL表示没有标签
    2. waiver() 用于转换对象计算的默认标签
    3. 提供标签的字符向量（必须与 breaks 等长）
    4. 表达式向量（必须与 breaks 等长）。详见 ?plotmath
    5. 一个函数，它将breaks作为输入，并将标签作为输出返回。也接受rlang lambda函数表示法。
  • guide：用于创建指南或其名称的函数。详见 guides()
  • super：用于构建标尺的父类

值

字符。与POWO相匹配的名称和十六进制值的向量。

5. redlist_example

名称匹配的示例数据集。一个包含20个红名单评估样本的数据集，用于名称匹配

用法

redlist_example

格式

具有 20 行和 4 个变量的数据框：

  • assessmentId：红色名录标识符
  • scientificName：类群名称
  • redlistCategory：红色名录威胁类别
  • authority：类群命名人

资源

从 / 下载并采样

6. taxonomic_mapping

用于将植物科映射到目或更高分类的数据。包含更高分类（被子植物、裸子植物、蕨类植物和石松植物）和 WCVP 中每个科的顺序的数据集。

用法

taxonomic_mapping

格式

一个包含457行和3个变量的数据框架：科、目和更高分类阶元

资源

PPG I 中的蕨类植物和石松类植物分类学。来自APG IV的被子植物分类学。Forest 等人的裸子植物分类学。

7. wcvp_checklist()

从 WCVP 生成物种清单

用法

wcvp_checklist(taxon = NULL,taxon_rank = c("species", "genus", "family", "order", "higher"),area_codes = NULL,synonyms = TRUE,render_report = FALSE,native = TRUE,introduced = TRUE,extinct = TRUE,location_doubtful = TRUE,hybrids = FALSE,infraspecies = TRUE,report_filename = NULL,report_dir = NULL,report_type = c("alphabetical", "taxonomic"),wcvp_names = NULL,wcvp_distributions = NULL
)

参数

  • taxon：字符变量。指包含的类群。默认为NULL（不进行类群筛选，所有类群）
  • taxon_rank：字符变量。“species”, “genus”, “family”, “order” or "higher"之一，指定 taxon的分类阶元。除非 taxon为 NULL，否则必须指定
  • area_codes：字符变量。单个或多个WGSRPD3级区域代码。默认为NULL（全球范围）
  • synonyms：逻辑变量。在清单中包含异名。默认为TRUE
  • render_report：逻辑变量。将清单呈现为标记语言报告。默认为FALSE
  • native：逻辑变量。包含未标记为 introduced，extinct或doubful的物种发现记录
  • introduced：逻辑变量。包含标记为引入的物种发现记录。默认为TRUE
  • extinct：逻辑变量。包含标记为灭绝的物种发现记录。默认为TRUE
  • location_doubtful：逻辑变量。包含标记为产地存疑的物种发现记录。默认为TRUE
  • hybrids：逻辑变量。清单包含杂交种。默认为FALSE
  • infraspecies：逻辑变量。清单包含亚种。默认为TRUE
  • report_dir：字符变量。HTML文件的存储路径。用户必须提供
  • report_type：字符变量；alphabetical或taxonomic之一。生成的清单按字母顺序或分类顺序排列。默认为alphabetical
  • wcvp_names：从WCVP 版本7或更新中获得的分类名称数据集。如果为NULL（默认），将从rWCVPdata::wcvp_names加载名称
  • wcvp_distributions：从WCVP 版本7或更新中获得的分布区数据集。如果为NULL（默认），将从rWCVPdata::wcvp_distributions加载名称

值

返回筛选数据后的数据集，如果 render_report=TRUE，还有一个HTML报告文件

详介

使用synonyms参数可以只返回接受名。如果synonyms=TRUR，则废弃名、不合法名和其他非接受名都会返回（例如，清单并不限制名称：taxon_status==“Synonym”）。*rWCVP**提供两种清单类型：字母顺序型和分类顺序型。在字母顺序型清单中，所有名称都按照字母顺序排列，接受名加粗而异名接在接受名后。在分类顺序型清单中，名称按接受名分组，异名列在对应接受名下方。两种类型清单都包含命名人、参考文献和分布信息，注意科级标头仅在字母顺序清单中支持。

8. wcvp_distribution()

生成物种、属、科的空间分布对象*

用法

wcvp_distribution(taxon,taxon_rank = c("species", "genus", "family", "order", "higher"),native = TRUE,introduced = TRUE,extinct = TRUE,location_doubtful = TRUE,wcvp_names = NULL,wcvp_distributions = NULL
)

参数

  • taxon：字符变量。要映射的分类单元。必需的。
  • taxon_rank：字符变量。“species”, “genus”, “family”, “order” or "higher"之一。指定taxon的分类阶元
  • native：逻辑变量。包含原生分布区？默认为TRUE
  • introduced：逻辑变量。包含引种分布区？默认为TRUE
  • extinct：逻辑变量。包含灭绝分布区？默认为TRUE
  • location_doubtful：逻辑变量。包含存疑区？默认为TRUE
  • wcvp_names：从WCVP 版本7或更新中获得的分类名称数据集。如果为NULL（默认），将从rWCVPdata::wcvp_names加载名称
  • wcvp_distributions：从WCVP 版本7或更新中获得的分布区数据集。如果为NULL（默认），将从rWCVPdata::wcvp_distributions加载名称

值

包含分类单元范围多边形的简单特征 (sf) 数据框。

详介

当taxon_rank指定高于物种阶元，那么返回整个组的分布区，而不是该组中单个物种的分布区。当改变选项时也适用，比如，不管native=TURE或native=FALSE，如果在原生分布区外有引入发现记录，也会包含紧取。要分辨原生分布区内的灭绝、引种或存疑记录，可以使用wcvp_summary和wcvp_occ_mat

9. wcvp_distribution_map()

绘制物种、属、科的分布地区

用法

wcvp_distribution_map(range,crop_map = FALSE,native = TRUE,introduced = TRUE,extinct = TRUE,location_doubtful = TRUE
)

参数

  • range：由wcvp_distribution返回的简单要素（sf）数据集
  • crop_map：逻辑变量。裁剪地图至分布区？默认为FALSE
  • native：逻辑变量。包含原生分布区？默认为TRUE
  • introduced：逻辑变量。包含引种分布区？默认为TRUE
  • extinct：逻辑变量。包含灭绝分布区？默认为TRUE
  • location_doubtful：逻辑变量。包含存疑记录分布区？默认为TRUE

值

由ggplot2::ggplot绘制的分布区

详介

世界植物 (POWO; /) 使用的配色方案镜像，其中绿色是原生的，紫色是引入的，红色是灭绝的，橙色是可疑的。有关如何使用自定义颜色的信息，请参见示例。

例子

wcvp_distribution_map(wcvp_distribution("Callitris", taxon_rank = "genus"))


wcvp_distribution_map(wcvp_distribution("Callitris", taxon_rank = "genus"), crop_map = TRUE)


wcvp_distribution_map(wcvp_distribution("Callitris", taxon_rank = "genus")) +ggplot2::scale_fill_manual(values = c("red", "blue")) +ggplot2::scale_colour_manual(values = c("red", "blue"))

10. wcvp_match_exact()

与 WCVP 完全匹配。名称与 WCVP 的精确匹配，可选择使用作者字符串来优化结果。

用法

wcvp_match_exact(names_df, wcvp_names, name_col, author_col = NULL, id_col)

参数

  • names_df：用于匹配的名称数据框。
  • wcvp_names：从WCVP 版本7或更新中获得的分类名称数据集。如果为NULL（默认），将从rWCVPdata::wcvp_names加载名称
  • name_col：字符变量。names_df中用于匹配类群名称的列
  • author_col：names_df中含有名称命名人、用于辅助匹配的列。设置为NULL让匹配忽略命名人字符串
  • id_col：names_df中含有发现记录id的列

值

将WCVP中的结果与names_df中的原始数据进行匹配。

另请参阅

** wcvp_match_fuzzy(), wcvp_match_names()**

例子

wcvp_names = rWCVPdata::wcvp_names
wcvp_match_exact(redlist_example, wcvp_names = wcvp_names, "scientificName", author_col = "authority", id_col = "assessmentId")

# A tibble: 20 × 16assessmentId scientificName  redlistCategory authority match_type<dbl> <chr>           <chr>           <chr>     <chr>     1     11081542 Antimima quart… Least Concern   (Dinter)… NA        2     19395021 Avena hybrida   Data Deficient  Peterm.   Exact (wi…3     64135503 Citrus garrawa… Least Concern   F.M.Bail… NA        4    189601563 Croton campanu… Endangered      Caruzo &… Exact (wi…5    115968141 Cynanchum free… Endangered      (N.E.Br.… NA        6     11047751 Echinacanthus … Vulnerable      H.S.Lo &… NA        7     11001316 Geissanthus pi… Endangered      (Lundell… NA        8    126598076 Juglans pyrifo… Endangered      Liebm.    Exact (wi…9    198678856 Leichhardtia v… Vulnerable      (Guillau… Exact (wi…
10    135836392 Mouriri myrtil… Least Concern   (Sw.) Po… NA        
11    146459149 Neocussonia um… Least Concern   (Sond.) … Exact (wi…
12    170239556 Papuodendron l… Least Concern   C.T.White Exact (wi…
13     68117888 Plerandra sp. … Endangered      Lowry & … NA        
14    133242195 Psammisia scle… Least Concern   A.C. Sm.  NA        
15       580432 Rebutia albipe… Endangered      Rausch    NA        
16    133163169 Senecio canesc… Least Concern   (Bonpl.)… NA        
17    185585004 Serruria colli… Endangered      Salisb. … NA        
18      8379911 Sesbania brevi… Least Concern   J.B.Gill… NA        
19    122659437 Trichilia demi… Critically End… D.Penn.   NA        
20      1433575 Vicia mollis    Least Concern   Boiss. &… NA        
# ℹ 11 more variables: multiple_matches <lgl>,
#   match_similarity <dbl>, match_edit_distance <dbl>,
#   wcvp_id <dbl>, wcvp_name <chr>, wcvp_authors <chr>,
#   wcvp_rank <chr>, wcvp_status <chr>, wcvp_homotypic <lgl>,
#   wcvp_ipni_id <chr>, wcvp_accepted_id <dbl>

wcvp_match_exact(redlist_example, wcvp_names = wcvp_names, "scientificName", id_col = "assessmentId")

# A tibble: 23 × 16assessmentId scientificName  redlistCategory authority match_type<dbl> <chr>           <chr>           <chr>     <chr>     1     11081542 Antimima quart… Least Concern   (Dinter)… NA        2     19395021 Avena hybrida   Data Deficient  Peterm.   Exact (wi…3     64135503 Citrus garrawa… Least Concern   F.M.Bail… NA        4    189601563 Croton campanu… Endangered      Caruzo &… Exact (wi…5    115968141 Cynanchum free… Endangered      (N.E.Br.… NA        6     11047751 Echinacanthus … Vulnerable      H.S.Lo &… Exact (wi…7     11001316 Geissanthus pi… Endangered      (Lundell… NA        8    126598076 Juglans pyrifo… Endangered      Liebm.    Exact (wi…9    126598076 Juglans pyrifo… Endangered      Liebm.    Exact (wi…
10    198678856 Leichhardtia v… Vulnerable      (Guillau… Exact (wi…
# ℹ 13 more rows
# ℹ 11 more variables: multiple_matches <lgl>,
#   match_similarity <dbl>, match_edit_distance <dbl>,
#   wcvp_id <dbl>, wcvp_name <chr>, wcvp_authors <chr>,
#   wcvp_rank <chr>, wcvp_status <chr>, wcvp_homotypic <lgl>,
#   wcvp_ipni_id <chr>, wcvp_accepted_id <dbl>
# ℹ Use `print(n = ...)` to see more rows

11. wcvp_match_fuzzy() phonetic_match() edit_match()

在WCVP中模糊匹配。使用语法匹配和编辑距离对 WCVP 中的名称进行模糊匹配。

用法

wcvp_match_fuzzy(names_df, wcvp_names, name_col, progress_bar = TRUE)phonetic_match(names_df, wcvp_names, name_col)edit_match(names_df, wcvp_names, name_col)

参数

  • names_df：用于匹配的名称数据框。
  • wcvp_names：从WCVP 版本7或更新中获得的分类名称数据集。如果为NULL（默认），将从rWCVPdata::wcvp_names加载名称
  • name_col：字符变量。names_df中用于匹配类群名称的列
  • progress_bar：逻辑变量。展示匹配进度条。默认为TRUE；如果选取了标记语言报告，请更改为FALSE

值

将WCVP中的结果与names_df中的原始数据进行匹配。

详介

wcvp_match_fuzzy函数首先使用语法匹配，种后再基于编辑距离查找最接近匹配结果

语法匹配使用了phonics::metaphoe，最大可以处理20个字符长度。

编辑距离匹配根据Levenshtein相似性查找最接近的匹配，使用RecordLinkage::levenshteinSim计算。

另请参阅

wcvp_match_exact(), wcvp_match_names()

例子

wcvp_match_fuzzy(redlist_example, wcvp_names = wcvp_names, "scientificName")

# A tibble: 23 × 16■■■■■■■■■■■■■■■         80% | ETA:  4sassessmentId scientificName  redlistCategory authority match_type<dbl> <chr>           <chr>           <chr>     <chr>     1     19395021 Avena hybrida   Data Deficient  Peterm.   Fuzzy (ph…2     64135503 Citrus garrawa… Least Concern   F.M.Bail… Fuzzy (ph…3    189601563 Croton campanu… Endangered      Caruzo &… Fuzzy (ph…4    115968141 Cynanchum free… Endangered      (N.E.Br.… Fuzzy (ph…5     11047751 Echinacanthus … Vulnerable      H.S.Lo &… Fuzzy (ph…6    126598076 Juglans pyrifo… Endangered      Liebm.    Fuzzy (ph…7    126598076 Juglans pyrifo… Endangered      Liebm.    Fuzzy (ph…8    198678856 Leichhardtia v… Vulnerable      (Guillau… Fuzzy (ph…9    135836392 Mouriri myrtil… Least Concern   (Sw.) Po… Fuzzy (ph…
10    146459149 Neocussonia um… Least Concern   (Sond.) … Fuzzy (ph…
# ℹ 13 more rows
# ℹ 11 more variables: multiple_matches <lgl>,
#   match_similarity <dbl>, match_edit_distance <dbl>,
#   wcvp_id <dbl>, wcvp_name <chr>, wcvp_authors <chr>,
#   wcvp_rank <chr>, wcvp_status <chr>, wcvp_homotypic <lgl>,
#   wcvp_ipni_id <chr>, wcvp_accepted_id <dbl>
# ℹ Use `print(n = ...)` to see more rows

phonetic_match(redlist_example, wcvp_names = wcvp_names, "scientificName")

# A tibble: 24 × 16assessmentId scientificName  redlistCategory authority match_type<dbl> <chr>           <chr>           <chr>     <chr>     1     11081542 Antimima quart… Least Concern   (Dinter)… NA        2     19395021 Avena hybrida   Data Deficient  Peterm.   Fuzzy (ph…3     64135503 Citrus garrawa… Least Concern   F.M.Bail… Fuzzy (ph…4    189601563 Croton campanu… Endangered      Caruzo &… Fuzzy (ph…5    115968141 Cynanchum free… Endangered      (N.E.Br.… Fuzzy (ph…6     11047751 Echinacanthus … Vulnerable      H.S.Lo &… Fuzzy (ph…7     11001316 Geissanthus pi… Endangered      (Lundell… NA        8    126598076 Juglans pyrifo… Endangered      Liebm.    Fuzzy (ph…9    126598076 Juglans pyrifo… Endangered      Liebm.    Fuzzy (ph…
10    198678856 Leichhardtia v… Vulnerable      (Guillau… Fuzzy (ph…
# ℹ 14 more rows
# ℹ 11 more variables: multiple_matches <lgl>,
#   match_similarity <dbl>, match_edit_distance <dbl>,
#   wcvp_id <dbl>, wcvp_name <chr>, wcvp_authors <chr>,
#   wcvp_rank <chr>, wcvp_status <chr>, wcvp_homotypic <lgl>,
#   wcvp_ipni_id <chr>, wcvp_accepted_id <dbl>
# ℹ Use `print(n = ...)` to see more rows

edit_match(redlist_example, wcvp_names = wcvp_names, "scientificName")

# A tibble: 23 × 16■■■■■■■■■■■■■■■■■■■     95% | ETA:  3sassessmentId scientificName  redlistCategory authority match_type<dbl> <chr>           <chr>           <chr>     <chr>     1     11081542 Antimima quart… Least Concern   (Dinter)… Fuzzy (ed…2     19395021 Avena hybrida   Data Deficient  Peterm.   Fuzzy (ed…3     64135503 Citrus garrawa… Least Concern   F.M.Bail… Fuzzy (ed…4    189601563 Croton campanu… Endangered      Caruzo &… Fuzzy (ed…5    115968141 Cynanchum free… Endangered      (N.E.Br.… Fuzzy (ed…6     11047751 Echinacanthus … Vulnerable      H.S.Lo &… Fuzzy (ed…7     11001316 Geissanthus pi… Endangered      (Lundell… Fuzzy (ed…8    126598076 Juglans pyrifo… Endangered      Liebm.    Fuzzy (ed…9    126598076 Juglans pyrifo… Endangered      Liebm.    Fuzzy (ed…
10    198678856 Leichhardtia v… Vulnerable      (Guillau… Fuzzy (ed…
# ℹ 13 more rows
# ℹ 11 more variables: multiple_matches <lgl>,
#   match_similarity <dbl>, match_edit_distance <dbl>,
#   wcvp_id <dbl>, wcvp_name <chr>, wcvp_authors <chr>,
#   wcvp_rank <chr>, wcvp_status <chr>, wcvp_homotypic <lgl>,
#   wcvp_ipni_id <chr>, wcvp_accepted_id <dbl>
# ℹ Use `print(n = ...)` to see more rows

12. wcvp_match_names()

在WCVP中匹配名称。将名称与 WCVP 匹配，首先使用精确匹配，然后对任何剩余的未匹配名称使用模糊匹配。

用法

wcvp_match_names(names_df,wcvp_names = NULL,name_col = NULL,id_col = NULL,author_col = NULL,join_cols = NULL,fuzzy = TRUE,progress_bar = TRUE
)

参数

  • names_df：用于匹配的名称数据框。
  • wcvp_names：从WCVP 版本7或更新中获得的分类名称数据集。如果为NULL（默认），将从rWCVPdata::wcvp_names加载名称
  • name_col：字符变量。names_df中用于匹配类群名称的列
  • progress_bar：逻辑变量。展示匹配进度条。默认为TRUE；如果选取了标记语言报告，请更改为FALSE
  • author_col：names_df中含有名称命名人、用于辅助匹配的列。设置为NULL让匹配忽略命名人字符串
  • id_col：names_df中含有发现记录id的列
  • join_cols：字符变量。如果没有提供name_col，通过该向量各部分组建一个类群名称
  • fuzzy：逻辑变量；是否应该对无法精确匹配的名称使用模糊匹配。

值

将WCVP中的结果与names_df中的原始数据进行匹配。

详介

一般来说，精确匹配只使用类群名称（name_col），除非提供了作者名（author_col）。

还可以通过join_cols来组建类群名称，但必须要确保它们的组建顺序正确（例如，c(“genus”, “species”, “infra_rank”, “infra”)）。

模糊匹配使用语法和编辑距离匹配相结合，可以使用fuzzy=FALSE关闭模糊匹配。

另请参阅

wcvp_match_exact(), wcvp_match_fuzzy()

例子

wcvp_match_names(redlist_example, wcvp_names, name_col = "scientificName", id_col = "assessmentId")

── Matching names to WCVP ──────────────────────────────────────────
ℹ Using the `scientificName` column                       
! No author information supplied - matching on taxon name only── Exact matching  names ──                               ✔ Found 12 of  names                                      ── Fuzzy matching 8 names ──                              ✔ Found 7 of 8 names                                      ── Matching complete! ──                                  ✔ Matched 19 of 20 names                                  
ℹ Exact (without author): 12                              
ℹ Fuzzy (edit distance): 4                                
ℹ Fuzzy (phonetic): 3                                     
! Names with multiple matches: 3                          
# A tibble: 23 × 16■■■■■■■■■■■■■■■         80% | ETA:  4sassessmentId scientificName  redlistCategory authority match_type<dbl> <chr>           <chr>           <chr>     <chr>     1     11081542 Antimima quart… Least Concern   (Dinter)… Fuzzy (ed…2     19395021 Avena hybrida   Data Deficient  Peterm.   Exact (wi…3     64135503 Citrus garrawa… Least Concern   F.M.Bail… Fuzzy (ph…4    189601563 Croton campanu… Endangered      Caruzo &… Exact (wi…5    115968141 Cynanchum free… Endangered      (N.E.Br.… Fuzzy (ph…6     11047751 Echinacanthus … Vulnerable      H.S.Lo &… Exact (wi…7     11001316 Geissanthus pi… Endangered      (Lundell… Fuzzy (ed…8    126598076 Juglans pyrifo… Endangered      Liebm.    Exact (wi…9    126598076 Juglans pyrifo… Endangered      Liebm.    Exact (wi…
10    198678856 Leichhardtia v… Vulnerable      (Guillau… Exact (wi…
# ℹ 13 more rows
# ℹ 11 more variables: multiple_matches <lgl>,
#   match_similarity <dbl>, match_edit_distance <dbl>,
#   wcvp_id <dbl>, wcvp_name <chr>, wcvp_authors <chr>,
#   wcvp_rank <chr>, wcvp_status <chr>, wcvp_homotypic <lgl>,
#   wcvp_ipni_id <chr>, wcvp_accepted_id <dbl>
# ℹ Use `print(n = ...)` to see more rows

13. wcvp_occ_mat()

生成类群和区域的发现记录矩阵

语法

wcvp_occ_mat(taxon = NULL,taxon_rank = c("species", "genus", "family", "order", "higher"),area_codes = NULL,native = TRUE,introduced = TRUE,extinct = TRUE,location_doubtful = TRUE,wcvp_names = NULL,wcvp_distributions = NULL
)

参数

  • taxon：字符变量。指包含的类群。默认为NULL（不进行类群筛选，所有类群）
  • taxon_rank：字符变量。“species”, “genus”, “family”, “order” or "higher"之一，指定 taxon的分类阶元。除非 taxon为 NULL，否则必须指定
  • area_codes：字符变量。单个或多个WGSRPD3级区域代码。默认为NULL（全球范围）
  • synonyms：逻辑变量。在清单中包含异名。默认为TRUE
  • render_report：逻辑变量。将清单呈现为标记语言报告。默认为FALSE
  • native：逻辑变量。包含未标记为 introduced，extinct或doubful的物种发现记录
  • introduced：逻辑变量。包含标记为引入的物种发现记录。默认为TRUE
  • extinct：逻辑变量。包含标记为灭绝的物种发现记录。默认为TRUE
  • location_doubtful：逻辑变量。包含标记为产地存疑的物种发现记录。默认为TRUE
  • wcvp_names：从WCVP 版本7或更新中获得的分类名称数据集。如果为NULL（默认），将从rWCVPdata::wcvp_names加载名称
  • wcvp_distributions：从WCVP 版本7或更新中获得的分布区数据集。如果为NULL（默认），将从rWCVPdata::wcvp_distributions加载名称

值

含有taxon_name和plant_name_id的一个数据集

详介

请参阅此处的示例，了解如何将此输出格式化以供发表。

例子

wcvp_occ_mat(taxon = "Poa", taxon_rank = "genus",area = c("TAS","VIC","NSW"),introduced = FALSE)

# A tibble: 37 × 5plant_name_id taxon_name          NSW   TAS   VIC<dbl> <chr>             <dbl> <dbl> <dbl>1        435044 Poa affinis           1     0     12        469193 Poa amplexicaulis     0     0     13        435565 Poa cheelii           1     0     04        435598 Poa clelandii         0     1     15        435599 Poa clivicola         1     1     16        435658 Poa costiniana        1     1     17        435661 Poa crassicaudex      0     0     18        435797 Poa drummondiana      0     0     19        435841 Poa ensiformis        1     0     1
10        435878 Poa fawcettiae        1     1     1
# ℹ 27 more rows
# ℹ Use `print(n = ...)` to see more rows

14. wcvp_reformat()

WCVP本地版本的重新格式化

用法

wcvp_reformat(wcvp_local, version = NULL)

参数

  • wcvp_local：数据集。WCVP的本地副本。
  • version：9或”v9“。

值

返回相同结构的一个数据集

详介

请注意，并非所有原始变量在重新格式化期间都会保留。例如，publication 在 v9 中是单个变量，但在数据包中拆分为多个变量。因此不可能简单地重命名这个变量。数据包中存在但 v9 中不存在的变量用 NA 填充。

15. wcvp_summary()

从WCVP中生成一个概要表

用法

wcvp_summary(taxon = NULL,taxon_rank = c("species", "genus", "family", "order", "higher"),area_codes = NULL,grouping_var = c("area_code_l3", "genus", "family", "order", "higher"),hybrids = FALSE,wcvp_names = NULL,wcvp_distributions = NULL
)

参数

  • taxon：字符变量。指包含的类群。默认为NULL（不进行类群筛选，所有类群）
  • taxon_rank：字符变量。“species”, “genus”, “family”, “order” or "higher"之一，指定 taxon的分类阶元。除非 taxon为 NULL，否则必须指定
  • area_codes：字符变量。单个或多个WGSRPD3级区域代码。默认为NULL（全球范围）
  • grouping_var：字符变量；“area_code_l3”, “genus”, “family”,“order” or "higher"之一，指定摘要如何排序。默认为area_code_l3
  • hybrids：逻辑变量。是否统计杂交种。默认为FALSE
    • wcvp_names：从WCVP 版本7或更新中获得的分类名称数据集。如果为NULL（默认），将从rWCVPdata::wcvp_names加载名称
  • wcvp_distributions：从WCVP 版本7或更新中获得的分布区数据集。如果为NULL（默认），将从rWCVPdata::wcvp_distributions加载名称

值

筛选后的数据集，或一个gt表格

详介

分类阶元higher的可用值有 Angiosperms, Gymnosperms, Ferns and Lycophytes 。请注意，分组变量（如果是分类学的）应低于 taxon 和 taxon_rank 的级别，以生成有意义的摘要（即，按属、科或更高分类对属进行分组没有意义）。此外，如果分组变量是分类变量，则物种出现在整个输入区域。这意味着如果一个物种是任何输入区域的本地物种（即使它是在其他地区引入或灭绝的），它也被视为“本地”。同样，引入的事件优先于灭绝的事件。请注意，在此类汇总表中，“地方性”表示输入区域特有，不一定是输入区域内的单个 WGSRPD 第 3 级区域。

例子

ferns = wcvp_summary("Ferns", "higher", get_wgsrpd3_codes("New Zealand"), grouping_var = "family")
wcvp_summary_gt(ferns)

ℹ Matches to input geography found at Country (Gallagher) and Region (Level 2)
ℹ Aggregating occurrence types across input area ("New Zealand") - see `?wcvp_summary()` for details.
Matching ■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■         80% | ETA:  4s

16. wcvp_summary_gt()

从wcvp_summary结果中呈现摘要表

用法

wcvp_summary_gt(x)

参数

  • x：列表

值

gt表格

例子

见15. 例子

17. wgsrpd3

生物多样性信息标准 (TDWG) 记录植物分布的世界地理计划 (WGSRPD)。WGSRPD 3级的空间数据，用于绘制地图

用法

wgsrpd3

格式

一个包含20行和4个变量的“sf”对象：

  • LEVEL3_NAM：区域名称
  • LEVEL3_COD：区域代码
  • LEVEL2_COD：2级代码
  • LEVEL1_COD：1级（大陆）

geometry：sf几何
fillcol：用于映射

资源

18. wgsrpd_mapping

将 WGSRPD 地理映射到其他级别的数据。一个数据集，包含每个3级地区的地区（3级）、#'地区（2级）、大陆（1级）、国家（政治）和半球类别。

用法

wgsrpd_mapping

格式

一个包含370行和7个变量的数据集：

  • HEMISPHERE：北、南或赤道（跨赤道）
  • LEVEL1_COD：大陆代码
  • LEVEL1_NAM：大陆
  • LEVEL2_COD：区域代码
  • LEVEL2_NAM：区域
  • COUNTRY：国家（行政）
  • LEVEL3_COD：地区代码
  • LEVEL3_NAM：地区

资源

本文发布于:2024-01-30 22:12:40，感谢您对本站的认可！

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