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我在 R 中有一组两个数据框

    First:    
site_no <- c("02110500","02110550", "02110701" , "02110704", "02110760", "02110777", "021108044", "02110815")
lat_coor <- c(33.91267, 33.85083, 33.86100, 33.83295, 33.74073, 33.85156, 33.65017, 33.44461)
long_coor <- c(-78.71502, -78.89722, -79.04115, -79.04365, -78.86669, -78.65585, -79.12310, -79.17393)
AllStations <- data.frame(site_no, lat_coor, long_coor)


    Second:
station <- c("USGS-02146110","USGS-02146110","USGS-02146110","USGS-02146110","USGS-02146110","USGS-021473426","USGS-021473426","USGS-021473426")
latitude <- c(34.88928, 34.85651, 34.85651, 34.85651, 34.71679, 34.24320, 34.80012, 34.80012)
longitude <- c(-81.06869, -82.22622, -82.22622, -82.22622, -82.17372, -81.31954, -82.36512, -82.36512)
ContaminantStations <- data.frame(station, latitude, longitude)

我的数据集要长得多，但就这个问题而言，我认为这应该足够了。

我想要的是从第一个数据帧（AllStations）中找到第二个数据帧（ContaminantStations）中点的半径内的所有站点，并将它们附加到一个新的数据帧中（只有来自 AllStations 的站点），我需要提取该站及其所有信息。我尝试了一些合乎逻辑的方法，但它们都不起作用或没有意义。我也尝试使用 RANN:nn2 但这只会给我计数。

任何帮助，将不胜感激

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1 回答 1

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我认为您只需要遍历每个内部并返回半径内AllStations最近的那个。ContaminantStations

func <- function(stations, constations, radius = 250000) {
  if (!NROW(stations) || !NROW(constations)) return()
  if (length(radius) == 1 && NROW(constations) > 1) {
    radius <- rep(radius, NROW(constations))
  } else if (length(radius) != NROW(constations)) {
    stop("'radius' must be length 1 or the same as the number of rows in 'constations'")
  }
  out <- integer(NROW(stations))
  for (i in seq_len(NROW(stations))) {
    dists <- geosphere::distHaversine(stations[i,], constations)
    out[i] <- if (any(dists <= radius)) which.min(dists) else 0L
  }
  return(out)
}

这将返回一个整数向量，指示最近的污染站。如果没有在半径范围内，则返回0。这可以安全地用作原始帧上的行索引。

每个参数只能包含两列，第一列是经度。（我不假设函数中的列名。）radius以米为单位，与geosphere包假设一致。

ind <- func(AllStations[,c("long_coor", "lat_coor")], ContaminantStations[,c("longitude", "latitude")],
            radius = 230000)
ind
# [1] 0 6 6 6 0 0 6 6

这些是行上的索引ContaminantStations，其中非零表示该污染站最接近 的特定行AllStations。

我们可以用它来确定哪个污染站最近（有很多方法可以做到这一点，包括 tidyverse 和其他技术……这只是一个开始）。

AllStations$ClosestContaminantStation <- NA_character_
AllStations$ClosestContaminantStation[ind > 0] <- ContaminantStations$station[ind]
AllStations
#     site_no lat_coor long_coor ClosestContaminantStation
# 1  02110500 33.91267 -78.71502                      <NA>
# 2  02110550 33.85083 -78.89722            USGS-021473426
# 3  02110701 33.86100 -79.04115            USGS-021473426
# 4  02110704 33.83295 -79.04365            USGS-021473426
# 5  02110760 33.74073 -78.86669                      <NA>
# 6  02110777 33.85156 -78.65585                      <NA>
# 7 021108044 33.65017 -79.12310            USGS-021473426
# 8  02110815 33.44461 -79.17393            USGS-021473426

透视您的数据：

车站位置的ggplot

这种方法的替代方法是返回最近的污染站的距离和索引，无论半径如何，以便您稍后进行过滤。

func2 <- function(stations, constations, radius = 250000) {
  if (!NROW(stations) || !NROW(constations)) return()
  if (length(radius) == 1 && NROW(constations) > 1) {
    radius <- rep(radius, NROW(constations))
  } else if (length(radius) != NROW(constations)) {
    stop("'radius' must be length 1 or the same as the number of rows in 'constations'")
  }
  out <- data.frame(ind = integer(NROW(stations)), dist = numeric(NROW(stations)))
  for (i in seq_len(NROW(stations))) {
    dists <- geosphere::distHaversine(stations[i,], constations)
    out$ind[i] <- which.min(dists)
    out$dist[i] <- min(dists)
  }
  return(out)
}

演示，包括将污染站置于同一框架中。

AllStations2 <- cbind(
  AllStations,
  func2(AllStations[,c("long_coor", "lat_coor")], ContaminantStations[,c("longitude", "latitude")])
)
AllStations2
#     site_no lat_coor long_coor ind     dist
# 1  02110500 33.91267 -78.71502   1 241971.5
# 2  02110550 33.85083 -78.89722   6 227650.6
# 3  02110701 33.86100 -79.04115   6 214397.8
# 4  02110704 33.83295 -79.04365   6 214847.7
# 5  02110760 33.74073 -78.86669   6 233190.8
# 6  02110777 33.85156 -78.65585   6 249519.7
# 7 021108044 33.65017 -79.12310   6 213299.3
# 8  02110815 33.44461 -79.17393   6 217378.9
AllStations3 <- cbind(
  AllStations2,
  ContaminantStations[AllStations2$ind,]
)
AllStations3
#       site_no lat_coor long_coor ind     dist        station latitude longitude
# 1    02110500 33.91267 -78.71502   1 241971.5  USGS-02146110 34.88928 -81.06869
# 6    02110550 33.85083 -78.89722   6 227650.6 USGS-021473426 34.24320 -81.31954
# 6.1  02110701 33.86100 -79.04115   6 214397.8 USGS-021473426 34.24320 -81.31954
# 6.2  02110704 33.83295 -79.04365   6 214847.7 USGS-021473426 34.24320 -81.31954
# 6.3  02110760 33.74073 -78.86669   6 233190.8 USGS-021473426 34.24320 -81.31954
# 6.4  02110777 33.85156 -78.65585   6 249519.7 USGS-021473426 34.24320 -81.31954
# 6.5 021108044 33.65017 -79.12310   6 213299.3 USGS-021473426 34.24320 -81.31954
# 6.6  02110815 33.44461 -79.17393   6 217378.9 USGS-021473426 34.24320 -81.31954

从这里，您可以随意选择您的半径：

subset(AllStations3, dist < 230000)
#       site_no lat_coor long_coor ind     dist        station latitude longitude
# 6    02110550 33.85083 -78.89722   6 227650.6 USGS-021473426  34.2432 -81.31954
# 6.1  02110701 33.86100 -79.04115   6 214397.8 USGS-021473426  34.2432 -81.31954
# 6.2  02110704 33.83295 -79.04365   6 214847.7 USGS-021473426  34.2432 -81.31954
# 6.5 021108044 33.65017 -79.12310   6 213299.3 USGS-021473426  34.2432 -81.31954
# 6.6  02110815 33.44461 -79.17393   6 217378.9 USGS-021473426  34.2432 -81.31954
于 2020-09-18T16:19:54.453 回答