计算 R dataframe 中两个经纬度地理坐标之间的距离

Question

我想计算 dataframe 中两个经纬度位置之间的距离

df <- tibble("lat1"=c(0,1,2),"lon1"=c(0,1,2),"lat2"=c(90,91,92),"lon2"=c(90,91,92))

df %>% 
dplyr::mutate(distance_trip=mapply(FUN = distHaversine,c(lat1, lon1),c(lat2, lon2)))

我得到的错误是：

错误： mutate()列distance_trip有问题。 ℹ distance_trip = mapply(FUN = distHaversine, c(lat1, lon1), c(lat2, lon2)) 。 x 向量的长度错误，应为 2 运行rlang::last_error()以查看错误发生的位置。

不知道为什么我无法将 function 应用于数据框。

Answer 1

这里发生了一些事情：

1. geosphere::distHaversine是矢量化的，（矩阵化？），所以如果我们给它matrix输入，我们不需要使用mapply一次一行地做。 这会快得多。

2. c()只是把东西粘在一起。 c(lat1, lon1)将是0, 1, 2, 0, 1, 2一个接一个。 我们需要cbind来制作一个矩阵。 （我知道您使用mapply的目的，但是长c(lat1, lon1)向量是您传递给mapply的内容，相反，您需要分别传递lat1和lon1以及c()各个项目在FUN内部......但matrix方法会更好。）

3. 尽管“lat, lon”是口语用法，但几乎所有函数都需要“lon, lat”，因为经度更像“x”，纬度更像“y”，并且(x, y)范式成立。

4. 最大纬度为 90，但您的lat2有值 91 和 92，如果不解决会导致错误。

修复所有这些，我们可以使用：

df <- tibble(
  "lat1"=c(0,1,2),
  "lon1"=c(0,1,2),
  "lat2"=4:6,  ## valid latitudes
  "lon2"=c(90,91,92)
)

library(dplyr)
library(geosphere)

df %>% 
  mutate(distance_trip = geosphere::distHaversine(
    cbind(lon1, lat1), cbind(lon2, lat2)
  ))
# # A tibble: 3 × 5
#    lat1  lon1  lat2  lon2 distance_trip
#   <dbl> <dbl> <int> <dbl>         <dbl>
# 1     0     0     4    90     10018754.
# 2     1     1     5    91     10009053.
# 3     2     2     6    92      9995487.

这是使它与mapply工作的方法——写起来有点尴尬，而且也会更慢:(

df <- tibble(
  "lat1"=c(0,1,2),
  "lon1"=c(0,1,2),
  "lat2"=4:6,  ## valid latitudes
  "lon2"=c(90,91,92)
)
df %>% 
  mutate(distance_trip = mapply(
    FUN = function(x1, y1, x2, y2) {
      distHaversine(c(x1, y1), c(x2, y2))
    },
    x1 = lon1, y1 = lat1, x2 = lon2, y2 = lat2
  ))