Met aquodom is het op eenvoudige wijze mogelijk om de aquo-domeintabellen te downloaden en te gebruiken in R.
aquodom is te installeren vanaf CRAN met:
install.packages("aquodom") De ontwikkelversie is te installeren van GitHub met:
# install.packages("devtools")
devtools::install_github("RedTent/aquodom")De Aquo-standaard vormt de Nederlandse standaard voor de uitwisseling van gegevens in het waterbeheer. Met aquodom (kort voor aquo-domeintabellen) is het makkelijk om via de API domeintabellen van de Aquo-standaard in R te downloaden en te gebruiken.
De belangrijkste functies van aquodom zijn
dom() en dom_save(). Met deze functies kan
iedere domeintabel van www.aquo.nl worden gedownload. De functie
dom() geeft de domeintabel als een dataframe.
dom_save() doet hetzelfde maar slaat daarnaast ook de
domeintabel op als xlsx- of csv-bestand. De functie
dom_overzicht() geeft een compleet overzicht van alle
beschikbare domeintabellen.
Alle functies hebben een optioneel argument peildatum.
Dit argument kan worden gebruikt om alleen domeinwaarden of
domeintabellen te tonen die geldig zijn op de peildatum. Met
peildatum = NULL worden alle resultaten inclusief
verouderde waarden getoond.
library(aquodom)
dom("MonsterType")
#> # A tibble: 7 x 6
#> id omschrijving begin_geldigheid eind_geldigheid guid gerelateerd
#> <dbl> <chr> <date> <date> <chr> <chr>
#> 1 10 analysemonster 2017-12-13 2100-01-01 Id-6a3e6~ Id-99092d94-d~
#> 2 8 materiaalmons~ 2015-11-18 2100-01-01 Id-f811d~ Id-2d146a3e-3~
#> 3 11 samengevoegd ~ 2017-12-13 2100-01-01 Id-81ce3~ Id-8df42796-7~
#> 4 4 toetsmonster 2015-11-18 2100-01-01 Id-0034d~ Id-ad4f1180-6~
#> 5 9 uitloogmonster 2015-11-18 2100-01-01 Id-6053f~ Id-48826f74-c~
#> 6 1 veldmonster 2015-11-18 2100-01-01 Id-74dd8~ Id-3e9918e3-4~
#> 7 7 zeefmonster 2015-11-18 2100-01-01 Id-8d483~ Id-63ac95ff-1~
#De namen van domeintabellen zijn niet hoofdlettergevoelig
all.equal(dom("MonsterType"), dom("monstertype"))
#> [1] TRUE
# Alle domeinwaarden inclusief verouderde waarden
dom("MonsterType", peildatum = NULL)
#> # A tibble: 8 x 6
#> id omschrijving begin_geldigheid eind_geldigheid guid gerelateerd
#> <dbl> <chr> <date> <date> <chr> <chr>
#> 1 10 analysemonster 2017-12-13 2100-01-01 Id-6a3e6~ Id-99092d94-d~
#> 2 8 materiaalmons~ 2015-11-18 2100-01-01 Id-f811d~ Id-2d146a3e-3~
#> 3 10 mengmonster 2015-11-18 2017-12-12 Id-a0a78~ <NA>
#> 4 11 samengevoegd ~ 2017-12-13 2100-01-01 Id-81ce3~ Id-8df42796-7~
#> 5 4 toetsmonster 2015-11-18 2100-01-01 Id-0034d~ Id-ad4f1180-6~
#> 6 9 uitloogmonster 2015-11-18 2100-01-01 Id-6053f~ Id-48826f74-c~
#> 7 1 veldmonster 2015-11-18 2100-01-01 Id-74dd8~ Id-3e9918e3-4~
#> 8 7 zeefmonster 2015-11-18 2100-01-01 Id-8d483~ Id-63ac95ff-1~
head(dom_overzicht(), 3)
#> # A tibble: 3 x 7
#> domeintabel domeintabelsoort wijzigingsdatum begin_geldigheid eind_geldigheid
#> <chr> <chr> <date> <date> <date>
#> 1 Afsluitmid~ Domeintabel 2020-11-11 2016-03-12 2100-01-01
#> 2 Bekleding_~ Domeintabel 2020-06-30 2016-03-12 2100-01-01
#> 3 BekledingT~ Domeintabel 2020-06-30 2016-03-12 2100-01-01
#> # ... with 2 more variables: kolommen <list>, guid <chr>
nrow(dom_overzicht())
#> [1] 126
# inclusief ongeldige domeintabellen
nrow(dom_overzicht(peildatum = NULL))
#> [1] 261dom_save("monstertype")Het downloaden van grotere domeintabellen kan behoorlijk wat tijd in
beslag nemen. Daarom maakt aquodom gebruik van caching. Als een
domeintabel eenmaal is gedownload wordt in dezelfde R-sessie gebruik
gemaakt van de cache. Voor het gebruik van dezelfde domeintabel in
verschillende R-sessies kan de domeintabel het beste opgeslagen worden,
bijv. met dom_save().
# De eerste keer duurt vrij lang
system.time(dom("Hoedanigheid"))
#> ..
#> user system elapsed
#> 0.27 0.14 2.06
# De tweede keer gaat veel sneller
system.time(dom("Hoedanigheid"))
#> user system elapsed
#> 0.02 0.00 0.02