根据其他两列（纬度、经度）中的值添加唯一 ID 列

Question

有人问过这个问题，但我正在寻找更完整的答案/稍作修改的 output。

我在单独的列中有一个包含 Lat 和 Long 值的数据集，并希望为 Lat 和 Long 的每个唯一组合创建一个唯一 ID。

我将从一篇较早的帖子中借用一个示例数据集，提出相同的问题，但我需要一个稍微不同的解决方案（ 按组添加 ID 列）。

d <- read.table(text='LAT LONG
13.5330 -15.4180 
13.5330 -15.4180 
13.5330 -15.4180 
13.5330 -15.4180 
13.5330 -15.4170 
13.5330 -15.4170 
13.5330 -15.4170 
13.5340 -14.9350 
13.5340 -14.9350 
13.5340 -15.9170 
13.3670 -14.6190', header=TRUE)

给出的解决方案是：

d <- transform(d, Cluster_ID = as.numeric(interaction(LAT, LONG, drop=TRUE)))

#       LAT    LONG Cluster_ID
# 1  13.533 -15.418          2
# 2  13.533 -15.418          2
# 3  13.533 -15.418          2
# 4  13.533 -15.418          2
# 5  13.533 -15.417          3
# 6  13.533 -15.417          3
# 7  13.533 -15.417          3
# 8  13.534 -14.935          4
# 9  13.534 -14.935          4
# 10 13.534 -15.917          1
# 11 13.367 -14.619          5

但是如何让interaction命令保持顺序，以便上面的第一个 Cluster_ID 为 1（最后一列的完整向量将是 1,1,1,1,2,2,2,3,3,4,5 2,2,2,2,3,3,4,4,1,5)？ 目前尚不清楚如何确定新的因子顺序（转换为数字）。

I have also been trying to find equivalent way of doing this using group_by in dplyr but can't figure out how to output the tibble table as a dataframe (older solutions on SO seem to use depreciated dplyr commands).

谢谢！

Answer 1

我们可以使用match

transform(d, Cluster_ID = match(paste0(LAT, LONG), unique(paste0(LAT, LONG))))

---

或将“LAT”、“LONG”转换为序列，然后进行interaction

transform(d, Cluster_ID = as.integer(interaction(match(LAT, 
  unique(LAT)),  match(LONG, unique(LONG)), drop=TRUE, lex.order = FALSE)))

Answer 2

使用.GRP的data.table选项

> setDT(d)[, Cluster_ID := .GRP, .(LAT, LONG)][]
       LAT    LONG Cluster_ID
 1: 13.533 -15.418          1
 2: 13.533 -15.418          1
 3: 13.533 -15.418          1
 4: 13.533 -15.418          1
 5: 13.533 -15.417          2
 6: 13.533 -15.417          2
 7: 13.533 -15.417          2
 8: 13.534 -14.935          3
 9: 13.534 -14.935          3
10: 13.534 -15.917          4
11: 13.367 -14.619          5

或rleid （感谢@akrun 的评论）

> setDT(d)[, Cluster_ID := rleid(LAT, LONG)][]
       LAT    LONG Cluster_ID
 1: 13.533 -15.418          1
 2: 13.533 -15.418          1
 3: 13.533 -15.418          1
 4: 13.533 -15.418          1
 5: 13.533 -15.417          2
 6: 13.533 -15.417          2
 7: 13.533 -15.417          2
 8: 13.534 -14.935          3
 9: 13.534 -14.935          3
10: 13.534 -15.917          4
11: 13.367 -14.619          5

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或使用ave + cumsum的基本 R 选项

transform(
  d,
  Cluster_ID = cumsum(
    ave(1:nrow(d),
      LAT,
      LONG,
      FUN = seq_along
    ) == 1
  )
)