This function is called inside gr_separate(), but can be used explicitly inside your code.
Arguments
- df
data.framewith four columns: date, runoff, temperature, precipitation, as required bygr_separate().
Value
stops execution if df contains the wrong number of columns, or the columns have the wrong types, or the data in columns is incorrect (e.g. runoff or precipitation are negative).
Examples
library(grwat)
# example Spas-Zagorye data is included with grwat package
data(spas)
head(spas)
#> # A tibble: 6 × 4
#> Date Q Temp Prec
#> <date> <dbl> <dbl> <dbl>
#> 1 1956-01-01 5.18 -6.46 0.453
#> 2 1956-01-02 5.18 -11.4 0.825
#> 3 1956-01-03 5.44 -10.7 0.26
#> 4 1956-01-04 5.44 -8.05 0.397
#> 5 1956-01-05 5.44 -11.7 0.102
#> 6 1956-01-06 5.58 -20.1 0.032
gr_check_data(spas)
#> grwat: data frame is correct
# raw Spas-Zagorye data represents date components
# in columns and does not contain meteorologgical variables
path = system.file("extdata", "spas-zagorye.txt",
package = "grwat")
hdata_raw = read.delim(path, header = FALSE,
sep = ' ', na.strings = c('-999', '-999.0', '-'),
col.names = c('d', 'm', 'y', 'q'))
print(hdata_raw)
#> d m y q
#> 1 1 1 1956 5.180
#> 2 2 1 1956 5.180
#> 3 3 1 1956 5.440
#> 4 4 1 1956 5.440
#> 5 5 1 1956 5.440
#> 6 6 1 1956 5.580
#> 7 7 1 1956 5.580
#> 8 8 1 1956 5.360
#> 9 9 1 1956 5.360
#> 10 10 1 1956 5.310
#> 11 11 1 1956 5.310
#> 12 12 1 1956 5.310
#> 13 13 1 1956 5.360
#> 14 14 1 1956 5.580
#> 15 15 1 1956 5.580
#> 16 16 1 1956 5.720
#> 17 17 1 1956 5.720
#> 18 18 1 1956 5.720
#> 19 19 1 1956 5.590
#> 20 20 1 1956 5.540
#> 21 21 1 1956 5.540
#> 22 22 1 1956 5.590
#> 23 23 1 1956 5.760
#> 24 24 1 1956 5.460
#> 25 25 1 1956 5.630
#> 26 26 1 1956 5.460
#> 27 27 1 1956 5.170
#> 28 28 1 1956 5.080
#> 29 29 1 1956 5.080
#> 30 30 1 1956 4.960
#> 31 31 1 1956 4.960
#> 32 1 2 1956 4.760
#> 33 2 2 1956 4.840
#> 34 3 2 1956 4.840
#> 35 4 2 1956 4.720
#> 36 5 2 1956 4.720
#> 37 6 2 1956 4.670
#> 38 7 2 1956 4.710
#> 39 8 2 1956 4.710
#> 40 9 2 1956 4.660
#> 41 10 2 1956 4.700
#> 42 11 2 1956 4.570
#> 43 12 2 1956 4.640
#> 44 13 2 1956 4.640
#> 45 14 2 1956 4.720
#> 46 15 2 1956 4.620
#> 47 16 2 1956 4.690
#> 48 17 2 1956 4.690
#> 49 18 2 1956 4.720
#> 50 19 2 1956 4.720
#> 51 20 2 1956 4.720
#> 52 21 2 1956 4.800
#> 53 22 2 1956 4.900
#> 54 23 2 1956 4.900
#> 55 24 2 1956 4.970
#> 56 25 2 1956 4.970
#> 57 26 2 1956 5.080
#> 58 27 2 1956 5.180
#> 59 28 2 1956 5.180
#> 60 29 2 1956 5.200
#> 61 1 3 1956 5.360
#> 62 2 3 1956 5.300
#> 63 3 3 1956 5.370
#> 64 4 3 1956 5.410
#> 65 5 3 1956 5.480
#> 66 6 3 1956 5.250
#> 67 7 3 1956 5.250
#> 68 8 3 1956 5.250
#> 69 9 3 1956 5.250
#> 70 10 3 1956 5.410
#> 71 11 3 1956 5.410
#> 72 12 3 1956 5.410
#> 73 13 3 1956 5.410
#> 74 14 3 1956 5.250
#> 75 15 3 1956 5.250
#> 76 16 3 1956 5.410
#> 77 17 3 1956 5.580
#> 78 18 3 1956 5.580
#> 79 19 3 1956 5.580
#> 80 20 3 1956 5.580
#> 81 21 3 1956 5.750
#> 82 22 3 1956 5.810
#> 83 23 3 1956 5.750
#> 84 24 3 1956 6.090
#> 85 25 3 1956 5.920
#> 86 26 3 1956 6.260
#> 87 27 3 1956 6.440
#> 88 28 3 1956 7.180
#> 89 29 3 1956 7.790
#> 90 30 3 1956 7.410
#> 91 31 3 1956 7.600
#> 92 1 4 1956 7.790
#> 93 2 4 1956 7.770
#> 94 3 4 1956 7.480
#> 95 4 4 1956 7.660
#> 96 5 4 1956 7.830
#> 97 6 4 1956 7.770
#> 98 7 4 1956 7.730
#> 99 8 4 1956 9.250
#> 100 9 4 1956 11.300
#> 101 10 4 1956 9.490
#> 102 11 4 1956 9.400
#> 103 12 4 1956 9.630
#> 104 13 4 1956 9.180
#> 105 14 4 1956 9.640
#> 106 15 4 1956 11.500
#> 107 16 4 1956 29.500
#> 108 17 4 1956 83.200
#> 109 18 4 1956 177.000
#> 110 19 4 1956 384.000
#> 111 20 4 1956 439.000
#> 112 21 4 1956 456.000
#> 113 22 4 1956 467.000
#> 114 23 4 1956 404.000
#> 115 24 4 1956 282.000
#> 116 25 4 1956 191.000
#> 117 26 4 1956 122.000
#> 118 27 4 1956 87.200
#> 119 28 4 1956 73.600
#> 120 29 4 1956 62.000
#> 121 30 4 1956 51.000
#> 122 1 5 1956 43.400
#> 123 2 5 1956 37.300
#> 124 3 5 1956 32.600
#> 125 4 5 1956 28.200
#> 126 5 5 1956 24.400
#> 127 6 5 1956 21.400
#> 128 7 5 1956 19.000
#> 129 8 5 1956 17.400
#> 130 9 5 1956 15.300
#> 131 10 5 1956 17.900
#> 132 11 5 1956 26.300
#> 133 12 5 1956 36.000
#> 134 13 5 1956 49.200
#> 135 14 5 1956 40.000
#> 136 15 5 1956 29.400
#> 137 16 5 1956 23.200
#> 138 17 5 1956 19.600
#> 139 18 5 1956 17.400
#> 140 19 5 1956 15.800
#> 141 20 5 1956 14.500
#> 142 21 5 1956 13.500
#> 143 22 5 1956 14.200
#> 144 23 5 1956 44.100
#> 145 24 5 1956 40.700
#> 146 25 5 1956 23.800
#> 147 26 5 1956 17.900
#> 148 27 5 1956 15.300
#> 149 28 5 1956 14.200
#> 150 29 5 1956 15.300
#> 151 30 5 1956 19.000
#> 152 31 5 1956 34.000
#> 153 1 6 1956 37.000
#> 154 2 6 1956 26.300
#> 155 3 6 1956 20.200
#> 156 4 6 1956 16.400
#> 157 5 6 1956 13.500
#> 158 6 6 1956 11.800
#> 159 7 6 1956 10.500
#> 160 8 6 1956 9.440
#> 161 9 6 1956 9.420
#> 162 10 6 1956 8.830
#> 163 11 6 1956 26.300
#> 164 12 6 1956 7.440
#> 165 13 6 1956 7.100
#> 166 14 6 1956 6.710
#> 167 15 6 1956 7.190
#> 168 16 6 1956 6.050
#> 169 17 6 1956 5.780
#> 170 18 6 1956 5.720
#> 171 19 6 1956 5.770
#> 172 20 6 1956 5.620
#> 173 21 6 1956 5.620
#> 174 22 6 1956 5.360
#> 175 23 6 1956 5.150
#> 176 24 6 1956 6.250
#> 177 25 6 1956 6.860
#> 178 26 6 1956 7.440
#> 179 27 6 1956 9.770
#> 180 28 6 1956 12.600
#> 181 29 6 1956 25.300
#> 182 30 6 1956 22.300
#> 183 1 7 1956 14.600
#> 184 2 7 1956 11.400
#> 185 3 7 1956 9.660
#> 186 4 7 1956 8.770
#> 187 5 7 1956 8.170
#> 188 6 7 1956 7.910
#> 189 7 7 1956 7.240
#> 190 8 7 1956 7.060
#> 191 9 7 1956 6.820
#> 192 10 7 1956 6.570
#> 193 11 7 1956 7.770
#> 194 12 7 1956 6.170
#> 195 13 7 1956 6.050
#> 196 14 7 1956 5.830
#> 197 15 7 1956 5.710
#> 198 16 7 1956 6.400
#> 199 17 7 1956 6.670
#> 200 18 7 1956 5.700
#> 201 19 7 1956 5.340
#> 202 20 7 1956 5.080
#> 203 21 7 1956 5.000
#> 204 22 7 1956 5.000
#> 205 23 7 1956 4.970
#> 206 24 7 1956 4.970
#> 207 25 7 1956 4.970
#> 208 26 7 1956 5.190
#> 209 27 7 1956 5.240
#> 210 28 7 1956 5.410
#> 211 29 7 1956 5.440
#> 212 30 7 1956 5.940
#> 213 31 7 1956 6.530
#> 214 1 8 1956 5.700
#> 215 2 8 1956 5.450
#> 216 3 8 1956 5.520
#> 217 4 8 1956 5.640
#> 218 5 8 1956 6.050
#> 219 6 8 1956 6.400
#> 220 7 8 1956 7.000
#> 221 8 8 1956 8.260
#> 222 9 8 1956 8.140
#> 223 10 8 1956 6.890
#> 224 11 8 1956 6.290
#> 225 12 8 1956 8.090
#> 226 13 8 1956 8.090
#> 227 14 8 1956 7.020
#> 228 15 8 1956 7.480
#> 229 16 8 1956 7.480
#> 230 17 8 1956 7.020
#> 231 18 8 1956 7.600
#> 232 19 8 1956 7.950
#> 233 20 8 1956 6.900
#> 234 21 8 1956 6.840
#> 235 22 8 1956 7.020
#> 236 23 8 1956 7.770
#> 237 24 8 1956 8.580
#> 238 25 8 1956 7.770
#> 239 26 8 1956 7.370
#> 240 27 8 1956 7.020
#> 241 28 8 1956 7.950
#> 242 29 8 1956 7.950
#> 243 30 8 1956 7.190
#> 244 31 8 1956 8.240
#> 245 1 9 1956 9.050
#> 246 2 9 1956 7.600
#> 247 3 9 1956 8.240
#> 248 4 9 1956 10.600
#> 249 5 9 1956 9.160
#> 250 6 9 1956 9.630
#> 251 7 9 1956 9.510
#> 252 8 9 1956 8.380
#> 253 9 9 1956 8.260
#> 254 10 9 1956 7.730
#> 255 11 9 1956 7.340
#> 256 12 9 1956 9.180
#> 257 13 9 1956 7.860
#> 258 14 9 1956 7.380
#> 259 15 9 1956 7.260
#> 260 16 9 1956 8.880
#> 261 17 9 1956 7.620
#> 262 18 9 1956 7.380
#> 263 19 9 1956 7.380
#> 264 20 9 1956 7.380
#> 265 21 9 1956 8.840
#> 266 22 9 1956 7.690
#> 267 23 9 1956 7.500
#> 268 24 9 1956 7.380
#> 269 25 9 1956 7.630
#> 270 26 9 1956 8.440
#> 271 27 9 1956 7.620
#> 272 28 9 1956 7.240
#> 273 29 9 1956 7.240
#> 274 30 9 1956 7.310
#> 275 1 10 1956 8.000
#> 276 2 10 1956 7.120
#> 277 3 10 1956 6.800
#> 278 4 10 1956 6.740
#> 279 5 10 1956 6.620
#> 280 6 10 1956 6.550
#> 281 7 10 1956 7.500
#> 282 8 10 1956 7.130
#> 283 9 10 1956 6.450
#> 284 10 10 1956 6.390
#> 285 11 10 1956 7.490
#> 286 12 10 1956 6.340
#> 287 13 10 1956 6.400
#> 288 14 10 1956 6.590
#> 289 15 10 1956 6.280
#> 290 16 10 1956 6.340
#> 291 17 10 1956 6.280
#> 292 18 10 1956 6.340
#> 293 19 10 1956 6.510
#> 294 20 10 1956 6.630
#> 295 21 10 1956 6.880
#> 296 22 10 1956 6.700
#> 297 23 10 1956 6.510
#> 298 24 10 1956 7.130
#> 299 25 10 1956 6.620
#> 300 26 10 1956 7.310
#> 301 27 10 1956 7.240
#> 302 28 10 1956 7.430
#> 303 29 10 1956 8.000
#> 304 30 10 1956 6.930
#> 305 31 10 1956 6.110
#> 306 1 11 1956 7.240
#> 307 2 11 1956 6.800
#> 308 3 11 1956 6.990
#> 309 4 11 1956 6.360
#> 310 5 11 1956 6.800
#> 311 6 11 1956 7.620
#> 312 7 11 1956 6.490
#> 313 8 11 1956 6.300
#> 314 9 11 1956 6.140
#> 315 10 11 1956 6.010
#> 316 11 11 1956 6.390
#> 317 12 11 1956 6.080
#> 318 13 11 1956 0.010
#> 319 14 11 1956 6.260
#> 320 15 11 1956 6.260
#> 321 16 11 1956 6.290
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#> 323 18 11 1956 6.260
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