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我在 R 中有 2 个大数据框,它们都有大约 100k 行,其中包含地理坐标列表(纬度/经度)。我希望遍历它们以获取项目之间的所有组合,然后对其应用函数。

因为组合的数量大约是 110 亿(11 x 1.000.000.000),所以我最初使用循环的想法不适用。

数据框类似于:

A<-as.data.frame(cbind(rbind(-0.1822,-0.4419,0.2262),rbind(51.5307,51.4856,51.4535)))

(...)
<!-- -->

V1 . V2

-0.1822 . 51.5307 

-0.4419 . 51.4856

 0.2262 . 51.4535

B<- as.data.frame(cbind(rbind(-0.4764,-0.2142,-0.2197),rbind(51.5221,51.4593,51.5841))) 
(...)
<!-- -->

V1 . V2

-0.4764 . 51.5221

-0.2142 . 51.4593

-0.2197 . 51.5841

我希望输出看起来像:

V1a .   V2a .   V1b .   V2b


-0.1822 . 51.5307 . -0.4764 . 51.5221  

-0.4419 . 51.4856 . -0.4764 . 51.5221

 0.2262 . 51.4535 . -0.4764 . 51.5221

-0.1822 . 51.5307 . -0.2142 . 51.4593

-0.4419 . 51.4856 . -0.2142 . 51.4593

(...)

stackoverflow 中的另一篇文章([a link] Calculating great-circle distance matrix)建议使用:

应用(A,1,FUN=函数(X)distHaversine(X,B))

但是,我怀疑创建的矩阵太大而无法完成计算。

关于如何有效解决这个问题的任何想法?请记住,我的目标是此后应用 Haversine 函数来计算点之间的距离。

谢谢J

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2 回答 2

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你想要的是:

# expand.grid(A$V1,A$V2,B$V1,B$V2)
expand.grid(cbind(A,B))

但正如您所知道的,结果会非常大,所以我不确定您的代码是否会运行。

于 2018-11-05T13:04:12.610 回答
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cmb<-expand.grid(1:nrow(A),1:nrow(B))
cbind(A[cmb[,1],],B[cmb[,2],])

与 Andre 的解决方案不同,这不会在 A 和 B 中创建列的组合(他创建了 81 行,而对于此示例,只需要 9 行)。不过,不确定这是否适用于更大的数据集。

于 2018-11-05T14:33:54.557 回答