Extract Years With Observations from an Indicator Map
Source:R/metadata_functions.R
get_observed_years.RdTakes an "indicator_map", "indicator_ts", or "processed_cube" object and determines the years for which observation data exists.
Value
A data frame with two columns:
years: A sequence of years covering the range of observations.occurrences: A logical vector indicating if observations exist for each year (TRUEif present,FALSEif absent).
Examples
total_occ_mammals_denmark <- total_occ_map(example_cube_1, level = "country", region = "Denmark")
get_observed_years(total_occ_mammals_denmark)
#> years occurrences
#> 1 1862 TRUE
#> 2 1863 TRUE
#> 3 1864 FALSE
#> 4 1865 FALSE
#> 5 1866 FALSE
#> 6 1867 FALSE
#> 7 1868 FALSE
#> 8 1869 FALSE
#> 9 1870 TRUE
#> 10 1871 FALSE
#> 11 1872 FALSE
#> 12 1873 FALSE
#> 13 1874 TRUE
#> 14 1875 FALSE
#> 15 1876 FALSE
#> 16 1877 FALSE
#> 17 1878 FALSE
#> 18 1879 TRUE
#> 19 1880 FALSE
#> 20 1881 TRUE
#> 21 1882 FALSE
#> 22 1883 FALSE
#> 23 1884 TRUE
#> 24 1885 FALSE
#> 25 1886 TRUE
#> 26 1887 FALSE
#> 27 1888 FALSE
#> 28 1889 FALSE
#> 29 1890 FALSE
#> 30 1891 FALSE
#> 31 1892 FALSE
#> 32 1893 FALSE
#> 33 1894 TRUE
#> 34 1895 FALSE
#> 35 1896 TRUE
#> 36 1897 TRUE
#> 37 1898 TRUE
#> 38 1899 FALSE
#> 39 1900 FALSE
#> 40 1901 TRUE
#> 41 1902 TRUE
#> 42 1903 TRUE
#> 43 1904 FALSE
#> 44 1905 TRUE
#> 45 1906 FALSE
#> 46 1907 TRUE
#> 47 1908 TRUE
#> 48 1909 FALSE
#> 49 1910 TRUE
#> 50 1911 TRUE
#> 51 1912 FALSE
#> 52 1913 TRUE
#> 53 1914 TRUE
#> 54 1915 FALSE
#> 55 1916 FALSE
#> 56 1917 TRUE
#> 57 1918 FALSE
#> 58 1919 FALSE
#> 59 1920 TRUE
#> 60 1921 TRUE
#> 61 1922 FALSE
#> 62 1923 TRUE
#> 63 1924 TRUE
#> 64 1925 TRUE
#> 65 1926 TRUE
#> 66 1927 TRUE
#> 67 1928 FALSE
#> 68 1929 TRUE
#> 69 1930 TRUE
#> 70 1931 TRUE
#> 71 1932 TRUE
#> 72 1933 TRUE
#> 73 1934 TRUE
#> 74 1935 TRUE
#> 75 1936 TRUE
#> 76 1937 TRUE
#> 77 1938 TRUE
#> 78 1939 TRUE
#> 79 1940 TRUE
#> 80 1941 TRUE
#> 81 1942 TRUE
#> 82 1943 TRUE
#> 83 1944 TRUE
#> 84 1945 TRUE
#> 85 1946 TRUE
#> 86 1947 TRUE
#> 87 1948 TRUE
#> 88 1949 TRUE
#> 89 1950 TRUE
#> 90 1951 TRUE
#> 91 1952 TRUE
#> 92 1953 TRUE
#> 93 1954 TRUE
#> 94 1955 TRUE
#> 95 1956 TRUE
#> 96 1957 TRUE
#> 97 1958 TRUE
#> 98 1959 TRUE
#> 99 1960 TRUE
#> 100 1961 TRUE
#> 101 1962 TRUE
#> 102 1963 TRUE
#> 103 1964 TRUE
#> 104 1965 TRUE
#> 105 1966 TRUE
#> 106 1967 TRUE
#> 107 1968 TRUE
#> 108 1969 TRUE
#> 109 1970 TRUE
#> 110 1971 TRUE
#> 111 1972 TRUE
#> 112 1973 TRUE
#> 113 1974 TRUE
#> 114 1975 TRUE
#> 115 1976 TRUE
#> 116 1977 TRUE
#> 117 1978 TRUE
#> 118 1979 TRUE
#> 119 1980 TRUE
#> 120 1981 TRUE
#> 121 1982 TRUE
#> 122 1983 TRUE
#> 123 1984 TRUE
#> 124 1985 TRUE
#> 125 1986 TRUE
#> 126 1987 TRUE
#> 127 1988 TRUE
#> 128 1989 TRUE
#> 129 1990 TRUE
#> 130 1991 TRUE
#> 131 1992 TRUE
#> 132 1993 TRUE
#> 133 1994 TRUE
#> 134 1995 TRUE
#> 135 1996 TRUE
#> 136 1997 TRUE
#> 137 1998 TRUE
#> 138 1999 TRUE
#> 139 2000 TRUE
#> 140 2001 TRUE
#> 141 2002 TRUE
#> 142 2003 TRUE
#> 143 2004 TRUE
#> 144 2005 TRUE
#> 145 2006 TRUE
#> 146 2007 TRUE
#> 147 2008 TRUE
#> 148 2009 TRUE
#> 149 2010 TRUE
#> 150 2011 TRUE
#> 151 2012 TRUE
#> 152 2013 TRUE
#> 153 2014 TRUE
#> 154 2015 TRUE
#> 155 2016 TRUE
#> 156 2017 TRUE
#> 157 2018 TRUE
#> 158 2019 TRUE
#> 159 2020 TRUE
#> 160 2021 TRUE
#> 161 2022 TRUE
#> 162 2023 TRUE