16

我想计算大约之间的距离。100,000 个不同的邮政编码。我知道包mapdist中的功能ggmap

mapdist完美运行：

library(ggmap)
mapdist('Washington', 'New York', mode = 'driving')

#         from       to      m      km    miles seconds  minutes    hours
# 1 Washington New York 366284 366.284 227.6089   13997 233.2833 3.888056


mapdist('20001', '10001', mode = 'driving')

#    from    to      m      km    miles seconds minutes    hours
# 1 20001 10001 363119 363.119 225.6421   13713  228.55 3.809167

但是，mapdist它依赖于 Google 地理编码 API，该 API 的查询限制为每天2,500 个地理定位请求。

您是否知道使用其他具有更高请求限制的服务（例如诺基亚地图或必应）来计算两点之间距离的替代 r 代码？

4

3 回答 3

14

taRifx.geo::georoute（仅在我推出另一个更新之前可用，此时它将通过 提供install.packages）可以使用 Bing 地图（我相信它支持每天 25k）并且可以返回距离。

georoute( c("3817 Spruce St, Philadelphia, PA 19104", 
            "9000 Rockville Pike, Bethesda, Maryland 20892"), 
             verbose=TRUE, returntype="time", 
             service="bing" )

您必须获得一个 Bing Maps API 密钥并将其设置在您的 R 全局选项中（理想的位置是 in .Rprofile），但该密钥是免费的：

options(BingMapsKey="whateverBingGivesYouForYourKey")
于 2013-06-28T11:42:05.907 回答
1

这可能是微不足道的，但一个完全免费的选择是使用人口普查 ZCTA 地理数据来获取每个邮政编码的坐标，然后计算坐标之间的Haversine 距离（或一些类似的距离度量）。

于 2018-04-21T03:41:24.727 回答
0

如果您启动一个新的 R 会话并library(ggmap)在新会话中运行，您可以再进行 2500 次查询。

函数distQueryCheck()显示剩余的查询数。

于 2014-06-25T18:28:24.617 回答