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我有一个带有 LON、LAT、VALUE 的大型数据框（100,000 行），我想将其转换为矩阵。（EPSG 中的坐标：3035）。

我用以下命令尝试了 reshape2 包

acast(df, lon~lat, value.var="value")

效果很好。

当我将坐标转换为“EPSG：4326”并运行相同的代码时，它就出现了错误。

str(df1)
data.frame':    168643 obs. of  3 variables:
 $ x: num  28 28.1 27.8 28 28.1 ...
 $ y: num  71.1 71 71 71 71 ...
 $ z: num  0.0893 0.093 0.085 0.0886 0.0924 ...
> aa=acast(df1, x~y, value.var="z")
Error in seq_len(n) : argument must be coercible to non-negative integer
In addition: Warning message:
In match(seq_len(n), overall, nomatch = NA) : NAs introduced by coercion

对于像下面给出的一个可重复的示例，代码可以工作，但是为什么像我这样的大型数据框，我得到了错误。它与坐标的变换有什么关系吗？

x=c(-8.084929925, -8.01229693, -7.939629855, -7.866928803, -7.794193877, -7.721425179,    -7.648622813, -7.575786885, -7.502917498, -7.430014757, -7.357078769, -7.284109638, -7.211107472, -7.138072377, -7.065004461, -6.99190383)


y=c(53.07977473, 53.09085897, 53.10189964, 53.11289671, 53.12385014, 53.1347599, 53.14562596, 53.15644829, 53.16722685, 53.17796162, 53.18865255, 53.19929962, 53.2099028, 53.22046205, 53.23097734, 53.24144865)

z=c(0.065, 0.063, 0.062, 0, 0, 0, 0.061, 0.062, 0.064, 0.06, 0.069, 0.074, 0.079, 0.08, 0.092, 0.10)

df=data.frame(x,y,z)
acast(df, x~y, value.var="z")

有什么想法吗？

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2 回答 2

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确信这是有道理的给定数据，而提供的示例并非如此，请执行以下操作：

 mtx <- matrix(NA, nrow=length(unique(df$x)), ncol=length(unique(df$y)) )
 mtx[cbind(order(df$x), order(df$y))] <- df$z

您将丢失有关 x 和 y 距离的任何信息。如果需要，可以将有序的唯一值添加到矩阵 dimnames 中。

dimnames(mtx) <- list( sort(unique(df$x)), sort(unique(df$y) ) )

目前，它们似乎确实是相当有规律的空间，因此也许并非所有空间都丢失了。在确定什么是“唯一”值之前，您会发现测量误差需要某种舍入操作：

> diff(df$x)
 [1] 0.07263300 0.07266708 0.07270105 0.07273493 0.07276870 0.07280237 0.07283593 0.07286939
 [9] 0.07290274 0.07293599 0.07296913 0.07300217 0.07303509 0.07306792 0.07310063
> diff(df$y)
 [1] 0.01108424 0.01104067 0.01099707 0.01095343 0.01090976 0.01086606 0.01082233 0.01077856
 [9] 0.01073477 0.01069093 0.01064707 0.01060318 0.01055925 0.01051529 0.01047131

看起来间隔距离有系统的增加/蠕变：

> diff(diff(df$x))
 [1] 3.4080e-05 3.3977e-05 3.3874e-05 3.3772e-05 3.3668e-05 3.3562e-05 3.3459e-05 3.3354e-05
 [9] 3.3247e-05 3.3143e-05 3.3035e-05 3.2929e-05 3.2821e-05 3.2715e-05
> diff(diff(df$y))
 [1] -4.357e-05 -4.360e-05 -4.364e-05 -4.367e-05 -4.370e-05 -4.373e-05 -4.377e-05 -4.379e-05
 [9] -4.384e-05 -4.386e-05 -4.389e-05 -4.393e-05 -4.396e-05 -4.398e-05
于 2013-03-04T23:07:46.993 回答
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如果数据集不是太大，并且 LAT 和 LON 变量是整数，您可能需要尝试使用 for 循环加载矩阵。即使有 100k 个元素，也不会花费超过一分钟的时间来完成。

n = max(df$LON)
m = max(df$LAT)
x = matrix(0, nrow=m, ncol=n)
for (i in nrows(df)){
    x[df[i,"LAT"], df[i,"LON"]] = df[i,"VALUE"]
}
于 2013-03-04T19:14:21.013 回答