运行R脚本指定的时间间隔

Question

以下是我的示例数据帧mydf，我的数据帧的实际长度未知，因为它将使用每行10 seconds的新行更新。我也创建了空数据帧da,db,dc,dd。

Vin LA LN 
     A 98 89 
     B 7 98 
     C 5 89 
     D 23 74 
     A 81 23 
     A 28 37 
     B 34 48 

现在我需要实现我应该从数据帧mydf检索所述数据的逻辑和它在LA和LN推到基于的mydf$Vin即IF Vin == A的值，则相应的行数据的各数据帧应该被推送到数据帧da，类似地，IF VIN == B然后LA的数据& LN→db。验证Vin中的值并将数据推送到相应数据帧的脚本应该每11 Seconds执行一次。

例如，如果该脚本在Time = Current_Second处执行，则该脚本应再次在Time = Current_Second + 11处运行。

Answer 1

我认为你可以使用proc.time命令设置的时间间隔，您可以定义要

Answer 2

也许更容易把DA，DB，DC和DD在列表的时间。没有必要，但您的for-loop变得更清晰。

# sample data 
df = read.table(text="Vin LA LN 
A 98 89 
B 7 98 
C 5 89 
D 23 74 
A 81 23 
A 28 37 
B 34 48",header=T) 

# a list of your dataframes. 
your_df = list(A= data.frame(LA= numeric(0), LN= numeric(0)), 
       B= data.frame(LA= numeric(0), LN= numeric(0)), 
       C= data.frame(LA= numeric(0), LN= numeric(0)), 
       D= data.frame(LA= numeric(0), LN= numeric(0)) 
) 

for(i in 1:nrow(df)) 
{ 
    your_df[[df$Vin[i]]] = rbind(your_df[[df$Vin[i]]], df[i,c("LA","LN")]) 
    Sys.sleep(11) # set this to the desired amount of time between iterations. 
    print(your_df) # optional to show progress. 
} 

输出：

$A 
    LA LN 
1 98 89 
5 81 23 
6 28 37 

$B 
    LA LN 
2 7 98 
7 34 48 

$C 
    LA LN 
3 5 89 

$D 
    LA LN 
4 23 74 

Answer 3

您可以使用Sys.sleep做这样的：

repeat { 
    # Your code goes here 
    cat("Hello, again!\n") 

    Sys.sleep(11) # Wait 11 seconds 
} 
# Hello, again! 
# Hello, again! 
# ... 

或者，你应该避免做一个for -loop或repeat像上面，并执行你的程序每隔X秒从外部R.见e.g. this.

Answer 4

我建议如下方法：

# Define interval in seconds 

interval <- 11 
strt_tme <- Sys.time() 


repeat { 
    if (Sys.time() - strt_tme > interval) { 
     strt_tme <- Sys.time() 
     print(paste("Start time:", strt_tme, 
        "Current time:", Sys.time())) 
    } 
} 

注释

相反Sys.sleep如果时间间隔大于秒期望数量越大，将在每一个场合执行所期望的命令。如果您的数据每11秒更新一次，但读取表需要1分钟，则您可能愿意在之后立即执行下一次刷新，因此，对系统时间进行计算可能比使用“Sys.sleep”更安全给你：operations time + Sys.sleep(11) = your actual interval。所提出的方法反映了如下逻辑：等待至少 11秒(interval)，如果读取的数据多于该数据，则立即重复。我认为最后的选择取决于你想如何刷新你的数据，但现在你有不同的解决方案可供选择。