如何计算R中各行列的纬度和经度之间的距离

Question

我的df看起来像这样：

bid        ts    latitude  longitude
1  827566 1999-10-07 42.40944 -88.17822
2  827566 2013-04-11 41.84740 -87.63126
3 1902966 2012-05-02 45.52607 -94.20649
4 1902966 2013-03-25 41.94083 -87.65852
5 3211972 2012-08-14 43.04786 -87.96618
6 3211972 2013-08-02 41.88258 -87.63760

我想创建一个新的df，计算每个连续点的时间和距离差。我想向下计算按相同出价分组的行。我使用以下for循环来实现这一点：

library(geosphere)
lengthdata <- nrow(twopoint)
twopointdata <- data.frame(matrix(ncol = 4, nrow =lengthdata))
x <- c("bid", "time", "d", "dsq")
colnames(twopointdata) <- x
n <- numeric()
n <- 1
for (i in 1:lengthdata)
{
if (twopoint[i+1,1] == twopoint[i,1]) 
{
twopointdata[n,1] <- twopoint[i+1,1]
twopointdata[n,2] <- as.numeric(twopoint[i+1,5]-twopoint[i,5])
twopointdata[n,3] <- distm(c(twopoint[i+1,10], twopoint[i+1,9]), 
c(twopoint[i,10],twopoint[i,9]), fun = 
distHaversine)
twopointdata[n,4] <- twopoint[n,3]^2
n <- n+1
}
}
attach(twopointdata)
head(twopointdata)

(一些列号被取消了，因为我去掉了一些行以更清晰地显示)

我的结果是这样的：

bid time    d          dsq
1  827566 4935  77159.8 5.677201e+11
2 1902966  327 660457.0 6.436004e+16
3 3211972  353 132494.8 3.540118e+12
4 3692174 4722 727359.6 6.394166e+16
5 4404655 4833 201644.7 1.092944e+13
6 6644203 4518 210485.9 6.721980e+16

它有每个数据点的id、每个数据点之间的时间差、根据long和lat计算的距离以及距离的平方。问题：它非常慢，最终我将在一个非常大的数据集上执行此操作。

我能够在没有for循环的情况下使用dplyr这样的时间差成功地做到这一点：

library(dplyr)
library(geosphere)
latlongdata2 <- latlongdata 
latlongdata2 %>%
group_by(bid)%>%
transmute(
bid = bid,
t = c(NA,diff(ts)))

我不知道如何处理纬度和经度，因为与ts值不同，它们位于两个不同的列中。有人有什么建议吗？

第页。该项目的总体目标是对数据进行均方位移分析。

Answer 1

我认为您有点过于复杂了。我希望geosphere::distHaversine有一个稍微更直观的调用方法(类似于diff)，但解决它并不困难：

dat <- read.table(text = "  bid        ts    latitude  longitude
827566 1999-10-07 42.40944 -88.17822
827566 2013-04-11 41.84740 -87.63126
1902966 2012-05-02 45.52607 -94.20649
1902966 2013-03-25 41.94083 -87.65852
3211972 2012-08-14 43.04786 -87.96618
3211972 2013-08-02 41.88258 -87.63760", header = TRUE, stringsAsFactors = FALSE)
dat$ts <- as.Date(dat$ts)
library(dplyr)
library(geosphere)
group_by(dat, bid) %>%
mutate(
d = c(NA,
distHaversine(cbind(longitude[-n()], latitude[-n()]),
cbind(longitude[  -1], latitude[  -1]))),
dts = c(NA, diff(ts))
) %>%
ungroup() %>%
filter( ! is.na(d) )
# # A tibble: 3 × 6
#       bid         ts latitude longitude         d   dts
#     <int>     <date>    <dbl>     <dbl>     <dbl> <dbl>
# 1  827566 2013-04-11 41.84740 -87.63126  77159.35  4935
# 2 1902966 2013-03-25 41.94083 -87.65852 660457.41   327
# 3 3211972 2013-08-02 41.88258 -87.63760 132494.65   353