- Carga dos librerías necesarias para el proceso:
rgdalydata.table.
library(rgdal)
library(data.table)
2. Se establece el directorio de trabajo con el comando setwd()
setwd("D:/Documents/GBIF")
3. Se crea una variable name_sp con el nombre de la especie
name_sp <- "Junglans neotropica"
4. Se cargan las tablas en R utilizando la función read.csv()
table1 <- read.csv("Juglans_neotropica_GBIF.csv")
table2 <- read.csv("Juglans_neotropica_BNDB.csv")
5. Se cambian los nombres de las columnas «decimalLatitude» y «decimalLongitude» en la tabla 2 a «latitude» y «longitude» utilizando la función setnames() de la librería data.table.
table2 <- setnames(table2, old = c('decimalLatitude','decimalLongitude'),
new = c('latitude','longitude'))
6. Se utiliza la función intersect() para encontrar las columnas similares en ambas tablas, y se almacenan en una variable common_cols.
common_cols <- intersect(colnames(table1), colnames(table2))
7. Se une las columnas similares de las las tablas en una nueva tabla utilizando la función rbind(), y se almacena en una variable df_merge.
df_merge <- rbind(table1[common_cols], table2[common_cols])
8. Se cambian los nombres de las columnas de la tabla merge a «species», «longitude» y «latitude» utilizando la función names().
df_merge <- df_merge[c("scientificName", "longitude", "latitude")]
names(df_merge) <- c("species", "longitude", "latitude")
9. para agregar una nueva columna «species» en la tabla merge y se le asigna el valor de la variable name_sp.
df_merge$species <- name_sp
10. Se guarda la tabla merge en un archivo csv utilizando la función write.csv()
write.csv(df_merge, paste0("Jug_neo_merge.csv"),
row.names = F)
