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我有以下数据框：

library(dplyr)

d1 <- data_frame(
title = c("base1", "base2", "base3", "base4"),
lat = c(57.3, 58.8, 47.2, 57.8),
long = c(0.4, 3.4, 3.5, 1.2))

d2 <- data_frame(
tas = c("tas1", "tas2", "tas3", "tas4"),
Base= c ("base1", "base2", "base3", "base4"),
lat=c(54.6, 56.4, 54.2, 54.6),
long = c(1.2, 3.4, 3.5, 56.6))

我想做的是计算 d2 中的 tas 和 d1 中的标题之间的距离（以英里为单位）。因此，在 d2 中，tas1 的坐标为 54.6 lat 和 1.2 long，并且在“Base”列中有“base1”。所以我想计算54.6lat乘1.2long和57.3lat和0.4lon之间的距离。

我尝试使用GeoDistanceInMetresMatrix下面详述的函数来执行此操作，但该函数并没有完全给我想要的结构。

下面的文章提供了有关 GeoDistanceInMetresMatrix 的一些信息

http://eurekastatistics.com/calculating-a-distance-matrix-for-geographic-points-using-r/

这就是我希望数据的样子：

 df <- data_frame(
tas = c("tas1", "tas2", "tas3", "tas4"),
Base= c ("base1", "base2", "base3", "base4"),
lat=c(54.6, 56.4, 54.2, 54.6),
long = c(1.2, 3.4, 3.5, 56.6),
difference_miles = c(23, 35, 56, 23))

我整个下午都在看这个并且不能完全正确所以任何帮助将不胜感激！

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这可以使用 geosphere 库轻松完成：

d1 <- data.frame(
  title = c("base1", "base2", "base3", "base4"),
  lat = c(57.3, 58.8, 47.2, 57.8),
  long = c(0.4, 3.4, 3.5, 1.2))

d2 <- data.frame(
  tas = c("tas1", "tas2", "tas3", "tas4"),
  Base= c ("base1", "base2", "base3", "base4"),
  lat=c(54.6, 56.4, 54.2, 54.6),
  long = c(1.2, 3.4, 3.5, 56.6))

library(geosphere)
#1609.35 is the conversion from miles to meters
dist<-distGeo(d1[, c("long", "lat")], d2[, c("long", "lat")])/1609.35
df<-cbind(d2, difference_miles=dist)
于 2018-08-13T14:27:12.487 回答
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一种方法可能是使用geosphere包：

# slightly modify your data because I want to merge it
df1 <- data.frame(
    title = c("base1", "base2", "base3", "base4"),
    lat1  = c(57.3, 58.8, 47.2, 57.8),
    long1 = c(0.4, 3.4, 3.5, 1.2), 
    stringsAsFactors = FALSE)

df2 <- data.frame(
    title = c ("base1", "base2", "base3", "base4"),
    lat2  = c(54.6, 56.4, 54.2, 54.6),
    long2 = c(1.2, 3.4, 3.5, 56.6), 
    stringsAsFactors = FALSE)

# merge your data so you're sure your lat/long pairs make sense
df <- merge(df1, df2, by="title")

# calculate distance according to the Haversine method (shortest dist around sphere)
df$dist_meters <- geosphere::distHaversine(
    p1=df[ , c("long1", "lat1")],
    p2=df[ , c("long2", "lat2")]  )

# convert meters to miles
df$dist_miles = df$dist_meters / 1609.34
于 2018-08-13T14:28:27.183 回答
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你也应该看看sp

library(sp)
p1 <- SpatialPoints(select(d1, long, lat))
p2 <- SpatialPoints(select(d2, long, lat))
spDists(p1, p2, longlat=TRUE, diagonal=TRUE)
# [1]  304.7427  267.2908  778.7028 3359.7988    (output is km)
于 2018-08-13T14:30:27.257 回答
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由于您已经在使用dplyr，您可以轻松地添加sf到您的工作流程中。sf在这里，我使用 long/lat 坐标和 long/lat 投影将您的数据帧都制作成带有列的数据帧。然后我将它们分别转换为基于美国脚的投影并计算距离。如果需要，您可以将该距离向量添加到两个初始数据帧的连接版本中。

需要注意的一个注意事项是顺序——我是按基本标签排列d1_sf的d2_sf，但是如果这在更大或更复杂的数据集中不能很好地工作，或者缺少碱基，您可以在此处使用连接来检查。

library(tidyverse)
library(sf)

...

d1_sf <- st_as_sf(d1, coords = c("long", "lat"), crs = 4326) %>%
  arrange(title)
d2_sf <- st_as_sf(d2, coords = c("long", "lat"), crs = 4326) %>%
  arrange(Base)

distances <- st_distance(
  st_transform(d1_sf, crs = 2234),
  st_transform(d2_sf, crs = 2234),
  by_element = T
)

distances
#> Units: US_survey_foot
#> [1]  1035387.8   916425.4  2591457.0 11553291.3

inner_join(d1, d2, by = c("title" = "Base"), suffix = c("1", "2")) %>%
  mutate(dist = distances) %>%
  mutate(dist_mi = dist / 5280)
#> # A tibble: 4 x 8
#>   title  lat1 long1 tas    lat2 long2 dist               dist_mi          
#>   <chr> <dbl> <dbl> <chr> <dbl> <dbl> <S3: units>        <S3: units>      
#> 1 base1  57.3   0.4 tas1   54.6   1.2 " 1035387.8 US_su… " 196.0962 US_su…
#> 2 base2  58.8   3.4 tas2   56.4   3.4 "  916425.4 US_su… " 173.5654 US_su…
#> 3 base3  47.2   3.5 tas3   54.2   3.5 " 2591457.0 US_su… " 490.8062 US_su…
#> 4 base4  57.8   1.2 tas4   54.6  56.6 11553291.3 US_sur… 2188.1234 US_sur…

由reprex 包（v0.2.0）于 2018 年 8 月 13 日创建。

于 2018-08-13T14:54:42.043 回答