如何將嵌套的 for 循環操作轉換為 R 中更高效的代碼

Question

在 R 編碼方面，我是個業余愛好者。 我正在嘗試為其中一項任務運行以下代碼。 我的基本目的是計算特定位置2kms附近的景點數量，兩個景點，位置由各自的經度和緯度指定。 主數據集中的記錄數約為 29K，而景點數為 28。如何將以下代碼轉換為性能更好的 R 代碼（當前的代碼非常粗糙，根本不是一個好習慣）

for(i in 1:nrow(mainData)) {
  attr_count[i] = 0  
  loc_coord = c(mainData$longitude[i],mainData$latitude[i])
  for(j in 1:nrow(ny_attractions)) {
    attr_coord = c(ny_attractions$lon[j],ny_attractions$lat[j])
    dist = distVincentySphere(attr_coord,loc_coord)
    if(dist <= 2000) {
      attr_count[i] = attr_count[i] + 1
    } 
  }
}

[編輯]：我很抱歉沒有早點說清楚。 這是我試圖實現的一個例子。 我有 2 個數據集 -

數據集 - 1 (NYC_attractions)（27 條記錄）

數據集 2（房屋清單的主數據）（29K 記錄）

現在，我需要在 Dataset-2 中再添加一列 (num_of_attractions)，表示指定列表 2Kms 內的景點數量（即數據集 2 中的每條記錄）

希望，這可以解釋問題

謝謝

Answer 1

您好，您的問題在這里得到了部分解答https://stackoverflow.com/a/49860968/3042154 。 當您使用大地坐標（緯度/經度）而不是投影坐標（米）時，可以分步完成。 首先使用給定的答案使用歐幾里德距離粗略選擇潛在鄰居，然后使用您的距離細化選擇