问题标签 [driving-distance]
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r - 使用 R 计算坐标列表到参考坐标的距离
我有一个 xlsx 文件，其中有 200 家餐厅和 1 个仓库位置，它们的经纬度坐标。我想使用 R 计算从仓库到餐馆的距离。并将它们从短到长按公里排列。示例表：
从上表中，我想使用 R 计算从仓库到餐馆的距离。并将它们从短到长按公里排列。
python - Python 和 openrouteservice - 2 个地理位置之间的行车距离（并非所有地理位置都可以到达）
我的目标是获取 2 个地理位置（纬度和经度）之间的行驶距离/时间，对大约 2k 对地理位置的文件执行此操作。我必须使用免费的 API 或任何免费的资源，为什么我在函数中使用 openrouteservice 和这个简单的代码来获取行驶距离/时间：
我的问题是由于此 API 给出了类型错误：'404 ({'error': {'code': 2009, 'message': 'Route could not be found - Unable to find a route between points...'因为并非所有目的地地理位置对似乎都可以驾车或步行到达。
举个例子，我在尝试时遇到错误coords = ((-69.20438,-12.58308),(-70.43474,-13.03910))，因为那里就像一条河流，所以汽车无法到达那个确切点。
所以我想知道是否有某种方法可以将目的地地理位置近似为一些新的可达性（我阅读了 openrouteservice 文档，但没有找到类似的东西，并且还尝试增加“半径”参数，但我还是得到了错误），或者可能使用另一个 API 来帮助 openrouteservice 改进它，或者最终推荐另一种有效地做到这一点的方法。
r - 在ggmap中按行驶距离聚合
我有 1295 个样本的数据集，每个样本包含三个因素：a（经度）、b（纬度）、c（收入）。我想：1）计算每个样本之间的行驶距离；2) 在指定的行驶距离（例如，5 公里）或旅行时间（例如，30 分钟）内可以到达的样本的总收益。
我想出了一个非常愚蠢的方法：我创建一个 1295×1295 的矩阵，然后在 ggmap 中使用 mapdist 计算距离。这种方法行得通，但是运行时间太长了......
还有其他更好的解决方案吗？欢迎所有评论！
python - 如何在附加要求下最小化熊猫数据框中的值总和
通过谷歌距离矩阵 API，我能够以秒为单位计算我的每个员工和每个客户的地址之间的所有驾驶时间（本例中的假数据）。我在计算后将它放入一个旋转的数据框中。所以现在我在 x 轴上有所有的客户，在 y 轴上有我的所有人员，而以秒为单位的驾驶时间是单元格中的值（当然，数据也可以在未透视的情况下与客户和人员在每个列中以及另一列中的行驶时间）。
现在我想计算我的人员对客户的最佳分配，从而最大限度地减少驾驶时间的秒数。重要要求：某些客户需要2人，其他客户需要3人分配。1 名人员只能分配给 1 位客户（在“Versorgung”列中引用。）
我确信有一个数学解决方案，但我就是不知道如何解决它。先感谢您。
数据框（未透视）
以秒的行驶时间为值的透视数据框
