计算两点之间的距离，但仅针对成对的子集

Question

我正在尝试计算坐标对之间的距离，使用（例如）rgeos包中的gDistance函数相当容易。 但是，我在解决以下问题时遇到了问题：在我的数据框中，我掌握了有关不同类型兴趣点的信息（比如说咖啡店，快餐店和酒吧），而我只对两个POI之间的距离感兴趣不同的类型。

这是我的数据框的样子：

    lat <- c(50.639342, 50.623727, 50.578924, 50.786729)
    lon <- c(10.236543, 10.1896532, 10.587272, 10.776234)
    type <- c("A", "A", "B", "C")
    df <- data.frame(lat, lon, type)

我可以通过将df转换为空间对象来计算每对之间的距离...

    if (!require(sp)) install.packages('sp')
    library(sp)
    sp.data <- df
    coordinates(sp.data) <- ~lat+lon

...并使用gDistance函数获得距离的成对矩阵。

    if (!require(rgeos)) install.packages('rgeos')
    library(rgeos)
    distance <- gDistance(sp.data, byid=T)
    distance
    1          2         3         4
    1 0.00000000 0.04942147 0.3558949 0.5594545
    2 0.04942147 0.00000000 0.4001350 0.6088076
    3 0.35589488 0.40013500 0.0000000 0.2808728
    4 0.55945447 0.60880759 0.2808728 0.0000000

接下来，我只想分析不同类型的两点之间的距离。 例如，我对最接近咖啡店而不是咖啡店的邻居感兴趣。 我的问题是我不知道如何使用成对数据。 理想情况下，我将使用原始数据帧中的type列将NA分配给包含相同类型点之间距离的所有像元，但我不知道该怎么做。

Answer 1

您可以使用?outer ，请尝试以下操作：

lat <- c(50.639342, 50.623727, 50.578924, 50.786729)
lon <- c(10.236543, 10.1896532, 10.587272, 10.776234)
type <- c("A", "A", "B", "C")
df <- data.frame(lat, lon, type)
library(sp)
sp.data <- df
coordinates(sp.data) <- ~lat+lon
library(rgeos)
distance <- gDistance(sp.data, byid=T)
distance
sp.data$type # we will use columns from the original data frame as you want

# solution
colnames(distance) <- sp.data$type
rownames(distance) <- sp.data$type
distance[outer(rownames(distance), colnames(distance), "==")] <- NA
distance