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我试图用来geosphere计算两个大圆之间的交点，这些圆以这样的数据框格式给出：

library(dplyr)
library(geosphere)

df <- data.frame(
  # first line
  ln1_lonb = 1:4,
  ln1_lone = 2:5,
  ln1_latb = 10:13,
  ln1_late = 11:14,
  # second line
  ln2_lonb = 5:8,
  ln2_lone = 6:9,
  ln2_latb = 14:17,
  ln2_late = 15:18
)

我尝试使用将矩阵作为输入的gcintersect函数。geosphere为了在我使用的数据框中使用它cbind，但似乎 mutate 不适用于此：

df %>% 
  mutate(
    int_points = gcIntersect(
      cbind(ln1_lonb, ln1_latb),
      cbind(ln1_lone, ln1_late),
      cbind(ln2_lonb, ln2_latb),
      cbind(ln2_lone, ln2_late)
    )
  )
>Error: Column `int_points` must be length 4 (the number of rows) or one, not 16

错误可能是由于输出比预期的要长（数据帧的行数）。所以我试着把它放在一个列表中：

df %>% 
  mutate(
    int_points = list(gcIntersect(
      cbind(ln1_lonb, ln1_latb),
      cbind(ln1_lone, ln1_late),
      cbind(ln2_lonb, ln2_latb),
      cbind(ln2_lone, ln2_late)
    ))
  )

再次在这里，我看到输出是所有组合，而不是获取每行 2 个交叉点的 4 个坐标。

预期的输出将是新列中单元格中的列表，其中包含两个点的坐标。

是否有不使用循环（或purrr）的解决方案，因为这将明显慢于mutate.

第一行中 int_points 的值应与以下输出相同：

gcIntersect(cbind(1,2), cbind(10,11), cbind(5,6), cbind(14,15))
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2 回答 2

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我们可以做一个rowwise

library(tidyverse)
library(geosphere)
df %>% 
      rowwise %>% 
      mutate( int_points = list(gcIntersect(
        cbind(ln1_lonb, ln1_latb),
        cbind(ln1_lone, ln1_late),
        cbind(ln2_lonb, ln2_latb),
        cbind(ln2_lone, ln2_late)
     ))) %>% 
     ungroup %>%
    mutate(int_points = map(int_points, as_tibble)) %>% 
    unnest(int_points)
# A tibble: 4 x 12
#  ln1_lonb ln1_lone ln1_latb ln1_late ln2_lonb ln2_lone ln2_latb ln2_late  lon1  lat1  lon2  lat2
#     <int>    <int>    <int>    <int>    <int>    <int>    <int>    <int> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl>
#1        1        2       10       11        5        6       14       15 -176. -12.6  3.61  12.6
#2        2        3       11       12        6        7       15       16 -175. -13.6  4.60  13.6
#3        3        4       12       13        7        8       16       17 -174. -14.6  5.60  14.6
#4        4        5       13       14        8        9       17       18 -173. -15.6  6.59  15.6
于 2019-08-25T16:58:20.523 回答
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鉴于地圈方法是矢量化的（正如人们在 R 中所期望的那样），我会这样做

gcIntersect(df[,c(1,3)], df[,c(2,4)], df[,c(5,7)], df[,c(6,8)])

#          lon1      lat1     lon2     lat2
#[1,] -176.3902 -12.58846 3.609757 12.58846
#[2,] -175.3968 -13.58017 4.603188 13.58017
#[3,] -174.4023 -14.57291 5.597652 14.57291
#[4,] -173.4070 -15.56648 6.592953 15.56648

你也可以先这样重组

d <- df[,c("ln1_lonb", "ln1_latb", "ln1_lone", "ln1_late", "ln2_lonb", "ln2_latb", "ln2_lone", "ln2_late")]

gcIntersect(d[,c(1,2)], d[,c(3,4)], d[,c(5,6)], d[,c(7:8)])

或者像这样

begin1 <- df[,c("ln1_lonb", "ln1_latb")]
end1 <- df[,c("ln1_lone", "ln1_late")]
begin2 <- df[,c("ln2_lonb", "ln2_latb")]
end2 <- df[,c("ln2_lone", "ln2_late")]

gcIntersect(begin1, end1, begin2, end2)

我知道您专门要求使用 的解决方案mutate，但我为其他需要清晰简单解决方案的人添加了这些解决方案。

于 2019-08-25T19:27:28.450 回答