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我有一些需要解散的带有数百万个多边形的大型 shapefile。根据 shapefile，我需要按组解散或仅st_union用于所有人。我一直在使用该st_par 功能，它对大多数科幻应用程序都非常有效。虽然当我在它上面使用这个函数时st_union会返回一个列表，但我无法弄清楚如何使 sf 溶解函数并行化st_union。

任何建议都会很有帮助！这是一个小代码片段来说明我的观点。

library(sf)
library(assertthat)
library(parallel)

us_shp <- "data/cb_2016_us_state_20m/cb_2016_us_state_20m.shp"
if (!file.exists(us_shp)) {
  loc <- "https://www2.census.gov/geo/tiger/GENZ2016/shp/cb_2016_us_state_20m.zip"
  dest <- paste0("data/cb_2016_us_state_20m", ".zip")
  download.file(loc, dest)
  unzip(dest, exdir = "data/cb_2016_us_state_20m")
  unlink(dest)
  assert_that(file.exists(us_shp))
}

usa <- st_read("data/cb_2016_us_state_20m/cb_2016_us_state_20m.shp", quiet= TRUE) %>%
  filter(!(STUSPS %in% c("AK", "HI", "PR")))

test <- usa %>%
  st_par(., st_union, n_cores = 2)
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1 回答 1

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st_par我认为您可以通过对原始功能进行小的修改来解决您的具体问题。
然而，这只是一个快速而大胆的修复，这可能会破坏该函数的其他用途的代码。
该函数的作者当然可以提供更好的修复...

library(parallel)
# Paralise any simple features analysis.
st_par <- function(sf_df, sf_func, n_cores, ...){

    # Create a vector to split the data set up by.
    split_vector <- rep(1:n_cores, each = nrow(sf_df) / n_cores, length.out = nrow(sf_df))

    # Perform GIS analysis
    split_results <- split(sf_df, split_vector) %>%
        mclapply(function(x) sf_func(x), mc.cores = n_cores)

    # Combine results back together. Method of combining depends on the output from the function.
    if ( length(class(split_results[[1]]))>1 | class(split_results[[1]])[1] == 'list' ){
        result <- do.call("c", split_results)
        names(result) <- NULL
    } else {
        result <- do.call("rbind", split_results)
    }

    # Return result
    return(result)
}
于 2018-02-15T10:04:07.033 回答