根據 R 中帶有 sf 的分組變量計算點雲的平均值

Question

我有很多點要計算每個分組變量的平均值：

x = st_sfc(st_polygon(list(rbind(c(0,0),c(90,0),c(90,90),c(0,90),c(0,0)))), crs = st_crs(4326))
plot(x, axes = TRUE, graticule = TRUE)
plot(p <- st_sample(x, 7), add = TRUE)
p=st_as_sf(p)
p$test=c("A","A","B","C","C","D","D")

當使用dplyr時，像這樣，我得到一個 NA。

p %>%
  group_by(test) %>% 
  summarize(geometry = mean(geometry))

我只想要幾何的平均值，而不是 1 點，也不是多點。

Answer 1

不確定完全理解您在尋找什么，但我正在嘗試一下！

因此，請使用sf和dplyr庫在下面找到一種可能的解決方案。 我猜你正在尋找aggregate() function 而不是group_by()

代表

• 代碼

library(sf)
library(dplyr)

R1 <- p %>% aggregate(., 
                by = list(.$test), 
                function(x) x = x[1]) %>% 
  st_centroid() %>% 
  select(-Group.1)
#> Warning in st_centroid.sf(.): st_centroid assumes attributes are constant over
#> geometries of x

• Output 1 (sf對象)

R1          
#> Simple feature collection with 4 features and 1 field
#> Attribute-geometry relationship: 0 constant, 1 aggregate, 0 identity
#> Geometry type: POINT
#> Dimension:     XY
#> Bounding box:  xmin: 2.7875 ymin: 12.91954 xmax: 59.60413 ymax: 51.81421
#> Geodetic CRS:  WGS 84
#>   test                  geometry
#> 1    A POINT (27.17167 12.91954)
#> 2    B   POINT (2.7875 22.54184)
#> 3    C POINT (59.60413 46.90029)
#> 4    D POINT (56.34763 51.81421)

• 補充代碼和 Output 2 （即如果你只需要一個數據幀）

R2 <- R1 %>% 
  st_coordinates() %>% 
  cbind(st_drop_geometry(R1),.)

R2
#>   test        X        Y
#> 1    A 27.17167 12.91954
#> 2    B  2.78750 22.54184
#> 3    C 59.60413 46.90029
#> 4    D 56.34763 51.81421

• 可視化

plot(x)
plot(p, add = TRUE)
plot(R1, pch = 15, add = TRUE)

點是您的數據，小方塊是每組的質心（僅供參考，出於可重復性目的，我將種子設置為427 ）

---

• 注意：以上使用球面幾何。 如果要進行平面計算，只需在腳本開頭添加sf_use_s2(FALSE) 。 為了向您展示差異，這里是使用sf_use_s2(FALSE)的結果（在這種情況下，您可以看到，對於每個組，質心正好位於連接兩個點的線上；您可以根據根據您的需要）

^{由代表 package (v2.0.1) 於 2022 年 1 月 3 日創建}