Question

这是一个相关的问题： Better way to optimize my code for getting NOAA climate data

但是由于数据集的不同以及完全不同的数据集。循环格式我认为开始一个新问题是最好的。基本上我试图从NOAA的GSOM数据集中获取数据（特别是度数天数，降水量，温度，所有月平均值）。我需要从2005年到2015年的这些数据，并且一直在使用rnoaa软件包来访问和下载信息。

到目前为止，新循环是这样的：

    library(rnoaa)
options(noaakey = "your api code key here")
states<-ncdc_locs(locationcategoryid='ST', limit=52)
locat <- states$data$id[states$data$name=="Florida"]
month<-seq.Date(as.Date("2005/1/1"),as.Date("2015/12/31"), by="month" )
vmonth<-as.character(month)
#### Precipitation
datatype <- "PRCP"
dataPRCP <- array(0,c(0,length(vmonth)+3))
colnames(dataPRCP) <- c("Station","Latitude", "Longitude", vmonth)
emptyrow<-rep(NA,length(vmonth)+3)
for (i in 1:length(vmonth)){ 
  my.query<-ncdc(datasetid='GSOM',datatypeid = datatype, locationid = location, startdate = vmonth[i], enddate = vmonth[i], limit = 1000)

  for (j in 1:length(my.query$data$value)){
    if(my.query$data$station[j] %in%  dataPRCP[,1]){
      rowNum<-which(dataPRCP[,1]==my.query$data$station[j])
      dataPRCP[rowNum,i+3]<-my.query$data$value[j]
    } else {
      dataPRCP<-rbind(dataPRCP,emptyrow)
      rowNum<-length(dataPRCP[,1])
      location <- ncdc_stations(stationid = my.query$data$station[j])
      dataPRCP[rowNum,1]<-my.query$data$station[j]
      dataPRCP[rowNum,2]<-location$data$latitude
      dataPRCP[rowNum,3]<-location$data$longitude
      dataPRCP[rowNum,i+3]<-my.query$data$value[j]
    }
  }}
rownames(dataPRCP) <- c(1:length(dataPRCP[,1]))

我之前已被告知其他软件包，例如dplyer或purrr，可以简化和优化＆＃39;循环，但如何优化更复杂的＆＃39;为＆＃39;像这样循环（包含if / else）利用这些包或任何其他方法？

我想补充的最后一件事是，当我运行循环时，我得到一个错误/警告：此外：警告消息：错误：（429） - 此令牌已达到每秒5的临时请求限制。

这是因为它们只允许您每秒发出5个请求，这意味着我从rnoaa获得的可能性将不完整。有没有办法添加某种时间延迟，以便循环每秒运行不超过5次？

谢谢！

更好地优化RNOAA GSOM for loop

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