使用需要四个向量的函数在 R 中进行迭代

Question

我正在尝试使用地圈包中的distHaversine函数找到多个城市之间的距离。此代码需要各种参数：

第一位的经度和纬度。 第二位的经纬度。 以任何单位表示的地球半径(我使用 r = 3961 表示英里)。

当我将其输入为向量时，它很容易工作：

HongKong <- c(114.17, 22.31)
GrandCanyon <- c(-112.11, 36.11)
library(geosphere)
distHaversine(HongKong, GrandCanyon, r=3961)
#[1] 7399.113 distance in miles

但是，我的实际数据集如下所示：

library(dplyr)
location1 <- tibble(person = c("Sally", "Jane", "Lisa"),
current_loc = c("Bogota Colombia", "Paris France", "Hong Kong China"),
lon = c(-74.072, 2.352, 114.169),
lat = c(4.710, 48.857, 22.319))
location2 <- tibble(destination = c("Atlanta United States", "Rome Italy", "Bangkok Thailand", "Grand Canyon United States"),
lon = c(-84.388, 12.496, 100.501, -112.113),
lat = c(33.748, 41.903, 13.756, 36.107))

我想要的是有行来说明每个目的地与该人的当前位置有多远。

我知道必须有一种方法使用咕噜咕噜的 pmap_dbl()，但我无法弄清楚。

如果您的代码使用 tidyverse 并且有任何简单的方法来制作标识最近目的地的列，则加分。谢谢！

在一个理想的世界里，我会得到这个：

solution <- tibble(person = c("Sally", "Jane", "Lisa"),
current_loc = c("Bogota Colombia", "Paris France", "Hong Kong China"),
lon = c(-74.072, 2.352, 114.169),
lat = c(4.710, 48.857, 22.319),
dist_Atlanta = c(1000, 2000, 7000),
dist_Rome = c(2000, 500, 3000),
dist_Bangkok = c(7000, 5000, 1000),
dist_Grand = c(1500, 4000, 7500),
nearest = c("Atlanta United State", "Rome Italy", "Bangkok Thailand"))

注意：dist 列中的数字是随机的;但是，它们将是 distHaversine() 函数的输出。这些列的名称是任意的 - 不需要这样称呼。另外，如果最近的列超出了这个问题的范围，我想我可以弄清楚那个列。

Answer 1

distHaversine

一次只接受一对纬度和纬度值，因此我们需要将location1行和location2行的所有组合一一发送到函数。使用sapply的一种方法是

library(geosphere)

location1[paste0("dist_", stringr::word(location2$destination))] <- 
t(sapply(seq_len(nrow(location1)), function(i) 
sapply(seq_len(nrow(location2)), function(j) {
distHaversine(location1[i, c("lon", "lat")], location2[j, c("lon", "lat")], r=3961)
})))
location1$nearest <- location2$destination[apply(location1[5:8], 1, which.min)]
location1
# A tibble: 3 x 9
#  person current_loc         lon   lat dist_Atlanta dist_Rome dist_Bangkok dist_Grand nearest              
#  <chr>  <chr>             <dbl> <dbl>        <dbl>     <dbl>        <dbl>      <dbl> <chr>                
#1 Sally  Bogota Colombia  -74.1   4.71        2114.     5828.       11114.      3246. Atlanta United States
#2 Jane   Paris France       2.35 48.9         4375.      687.        5871.      5329. Rome Italy           
#3 Lisa   Hong Kong China  114.   22.3         8380.     5768.        1075.      7399. Bangkok Thailand  

Answer 2

按照您的要求，使用tidyversemap功能形式purrr，我找到了解决方案，所有这些都在一条管道中。

library(tidyverse)
library(geosphere)
# renaming lon an lat variables in each df
location1 <- location1 %>%
rename(lon.act = lon, lat.act = lat)
location2 <- location2 %>%
rename(lon.dest = lon, lat.dest = lat)
# geting distances
merge(location1, location2, all = TRUE) %>%
group_by(person,current_loc, destination) %>%
nest() %>%
mutate( act = map(data, `[`, c("lon.act", "lat.act")) %>%
map(as.numeric),
dest = map(data, `[`, c("lon.dest", "lat.dest")) %>%
map(as.numeric),
dist = map2(act, dest, ~distHaversine(.x, .y, r = 3961))) %>%
unnest(data, dist) %>%
group_by(person) %>%
mutate(mindis = dist == min(dist))