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在下面的数据中(包含在 dput
中),我对三个人 (IndIDII
) 进行了重复观察(纬度和经度)。请注意,每个人的位置数量不同。
> Dat
IndIDII IndYear WintLat WintLong
1 BHS_265 BHS_265-2015 47.61025 -112.7210
2 BHS_265 BHS_265-2016 47.59884 -112.7089
3 BHS_770 BHS_770-2016 42.97379 -109.0400
4 BHS_770 BHS_770-2017 42.97129 -109.0367
5 BHS_770 BHS_770-2018 42.97244 -109.0509
6 BHS_377 BHS_377-2015 43.34744 -109.4821
7 BHS_377 BHS_377-2016 43.35559 -109.4445
8 BHS_377 BHS_377-2017 43.35195 -109.4566
9 BHS_377 BHS_377-2018 43.34765 -109.4892
我想计算每个人的连续点之间的欧氏距离。我最初的想法是使用 lead()
在 dplyr
中工作,如下所示。 distm
函数需要一个矩阵,我一直无法在 dplyr
中创建它。是否可以生成矩阵并将其用作 distm
的参数?
Dat %>%
group_by(IndIDII) %>%
mutate(WitnGeoDist = distm(as.matrix(c("WintLong", "WintLat")), lead(as.matrix(c("WintLong", "WintLat"))), fun = distVincentyEllipsoid))
或者,是否还有其他可能性...?提前谢谢了。
数据:
Dat <- structure(list(IndIDII = c("BHS_265", "BHS_265", "BHS_770", "BHS_770",
"BHS_770", "BHS_377", "BHS_377", "BHS_377", "BHS_377"), IndYear = c("BHS_265-2015",
"BHS_265-2016", "BHS_770-2016", "BHS_770-2017", "BHS_770-2018",
"BHS_377-2015", "BHS_377-2016", "BHS_377-2017", "BHS_377-2018"
), WintLat = c(47.6102519805014, 47.5988417247191, 42.9737859090909,
42.9712914772727, 42.9724390816327, 43.3474354347826, 43.3555934579439,
43.3519543396226, 43.3476466990291), WintLong = c(-112.720994832869,
-112.708887595506, -109.039964727273, -109.036693522727, -109.050923061224,
-109.482114456522, -109.444522149533, -109.45659254717, -109.489241553398
)), class = "data.frame", row.names = c(NA, -9L))
最佳答案
这是一种更好地利用 group_by
并通过使用 purrr::possibly
使 geosphere::distm
工作的不同方法。这让我们可以为距离没有意义的行填写 NA
,因为没有以前的值可以使用。
Dat <- structure(list(IndIDII = c("BHS_265", "BHS_265", "BHS_770", "BHS_770", "BHS_770", "BHS_377", "BHS_377", "BHS_377", "BHS_377"), IndYear = c("BHS_265-2015", "BHS_265-2016", "BHS_770-2016", "BHS_770-2017", "BHS_770-2018", "BHS_377-2015", "BHS_377-2016", "BHS_377-2017", "BHS_377-2018"), WintLat = c(47.6102519805014, 47.5988417247191, 42.9737859090909, 42.9712914772727, 42.9724390816327, 43.3474354347826, 43.3555934579439, 43.3519543396226, 43.3476466990291), WintLong = c(-112.720994832869, -112.708887595506, -109.039964727273, -109.036693522727, -109.050923061224, -109.482114456522, -109.444522149533, -109.45659254717, -109.489241553398)), class = "data.frame", row.names = c(NA, -9L))
library(tidyverse)
poss_dist <- possibly(geosphere::distm, otherwise = NA)
Dat %>%
nest(WintLong, WintLat, .key = "coords") %>%
group_by(IndIDII) %>%
mutate(prev_coords = lag(coords)) %>%
ungroup() %>%
mutate(WitnGeoDist = map2_dbl(coords, prev_coords, poss_dist))
#> # A tibble: 9 x 5
#> IndIDII IndYear coords prev_coords WitnGeoDist
#> <chr> <chr> <list> <list> <dbl>
#> 1 BHS_265 BHS_265-2015 <data.frame [1 x 2~ <lgl [1]> NA
#> 2 BHS_265 BHS_265-2016 <data.frame [1 x 2~ <data.frame [1 x 2~ 1561.
#> 3 BHS_770 BHS_770-2016 <data.frame [1 x 2~ <lgl [1]> NA
#> 4 BHS_770 BHS_770-2017 <data.frame [1 x 2~ <data.frame [1 x 2~ 385.
#> 5 BHS_770 BHS_770-2018 <data.frame [1 x 2~ <data.frame [1 x 2~ 1168.
#> 6 BHS_377 BHS_377-2015 <data.frame [1 x 2~ <lgl [1]> NA
#> 7 BHS_377 BHS_377-2016 <data.frame [1 x 2~ <data.frame [1 x 2~ 3180.
#> 8 BHS_377 BHS_377-2017 <data.frame [1 x 2~ <data.frame [1 x 2~ 1059.
#> 9 BHS_377 BHS_377-2018 <data.frame [1 x 2~ <data.frame [1 x 2~ 2690.
由 reprex package (v0.2.0) 于 2018-09-19 创建。
关于r - 计算分组数据中各点之间的欧式距离,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/52414879/
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