Meta: monitorar uma meta de corrida em R

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Muitas corridas e eventos foram cancelados ou interrompidos devido à pandemia. Para preencher o vazio, tenho enfrentado os “Desafios” da Garmin.

No Garmin Connect, você pode aceitar um desafio definido pela Garmin (acho que os usuários também podem desafiar uns aos outros). A conclusão desses desafios dá ao usuário pontos, pelos quais me tornei um tanto obcecado.

No final de dezembro aceitei o 2021 Running Stage 1 desafio: rodar 505 km até o final de março. O nome Fase 1 sugere que haverá 4 desafios semelhantes que presumivelmente me levariam a mais de 2.000 km rodando no ano. Parece um objetivo divertido – vamos lá!

Desafio aceito

O aplicativo mostra o progresso com uma barra e você pode tocar para ver a distância percorrida até agora, mas é difícil saber se estou “no alvo” em relação ao tempo restante para o desafio.

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Monitorando o progresso usando R

Conforme descrito anteriormente, o Garmin Connect em um navegador permite a fácil exportação de dados resumidos em formato csv.

Baixei meus dados, garantindo que incluíssem atividades desde o início de 2021. Este csv foi adicionado ao Data/ pasta do meu projeto RStudio. Atualmente, estou usando uma forma uniforme de processamento de dados usando uma estrutura de pastas que torna a codificação mais fácil. O script começa verificando se essa estrutura de pastas está correta. O csv vai para Data/ e posso adicionar mais arquivos csv, à medida que o desafio avança, que contêm as atividades mais recentes, para manter o monitoramento do destino.

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O script carrega em todos os arquivos csv e cria um quadro de dados de todos eles, removendo quaisquer duplicatas. Eu criei uma função que me permite filtrar os dados para a janela de tempo em que estamos interessados ​​(para o desafio) e ver apenas as atividades de corrida (e corrida em esteira). Ele também calcula a distância cumulativa percorrida durante esta janela. Agora, essa distância precisa ser comparada ao alvo, naquele momento.

Eu poderia fazer isso plotando distância cumulativa por data e adicionando um abline. No entanto, também queria olhar para o meu “equilíbrio” de distância, ou seja, estou à frente ou atrás do alvo?

Portanto, outra função cria um quadro de dados do dia-a-dia do destino. Isso pode ser usado para plotagem e me permite calcular meu “equilíbrio” de distância.

O script está abaixo. Este código é reutilizável para estágios futuros do desafio ou para monitorar o progresso em relação a uma meta de execução anual / mensal que você mesmo definiu.

O desafio é correr um pouco mais de 5,5 km todos os dias e até agora o progresso é bom.

Geralmente meu equilíbrio na corrida está “no preto” e eu pude ver que estava tudo bem tirar um dia de descanso ontem!

Apenas me mostre o código

require(ggplot2)
require(hms)

## Setup preferred directory structure in wd
ifelse(!dir.exists("Data"), dir.create("Data"), "Folder exists already")
ifelse(!dir.exists("Output"), dir.create("Output"), "Folder exists already")
ifelse(!dir.exists("Output/Data"), dir.create("Output/Data"), "Folder exists already")
ifelse(!dir.exists("Output/Plots"), dir.create("Output/Plots"), "Folder exists already")
ifelse(!dir.exists("Script"), dir.create("Script"), "Folder exists already")

## functions

compare2target = fromDate & as.Date(df_window$Date) 


The trickiest part, as usual with this type of data, is wrangling with date/time formats. I’m not happy with the part of the script where I switch Date/POSIX. It works but it’s hacky. I’ll use this code quite a bit this year, so I might edit this later. Always happy for suggestions to improve the code.

The post title comes from “Target” by Fugazi from their Red Medicine LP



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