用于计算包含xy坐标列表的数据帧中所有点之间的距离的方法 [英] Method for calculating distance between all points in a dataframe containing a list of xy coordinates

问题描述

我确信这个答案以前，但我找不到我的生活线程！

我试图用r来产生数据框中xy坐标对之间所有距离的列表。数据存储如下：

  ID = c（'1'，'2'，'3'，'4 '，'5'，'6'，'7'）
x = c（1,2,4,5,1,3,1）
y = c（3,5,6,3， 1,5,1）
 df = data.frame（ID，x，y）
  

现在我可以计算两点之间的距离：

$ p $ （y1-y2）^ 2）。

然而，我不确定下一步该去哪里。我应该使用plyr还是for循环？

感谢您的帮助！

解决方案

您可以使用自连接来获取所有组合，然后应用您的距离公式。所有这些都可以使用 tidyverse （Hadley Wickham的软件包组合）轻松实现：

 ＃加载tidyverse 
库（tidyverse）
 
＃设置一个假钥匙（仅仅是一个常量）
 df<  -  df ％>％mutate（k = 1）
 
＃执行连接，删除键，然后创建距离
 df％>％
 full_join（df，by = k）％>％
 mutate（dist = sqrt（（xx-xy）^ 2 +（yx  -  yy）^ 2））％>％
 select（-k）
  

注意使用这种方法，您还将计算每个点与其自身之间的距离（以及所有其他点）。虽然很容易过滤掉这些点：$ b​​
$ b $ $ $ $ $ $ $ $ $ $ $ $ $ $'$' ）％>％
filter（ID.x！= ID.y）％>％
mutate（dist = sqrt（（xx - xy）^ 2 +（yx - yy）^ 2 ））％>％
select（-k）

有关使用 tidyverse 一套我推荐的 R for Data Science 或 tidyverse 网站。

I'm sure this has been answered before, but I can't find the thread for the life of me!

I am trying to use r to produce a list of all the distances between pairs of xy coordinates in a dataframe. The data is stored something like this:

ID = c('1','2','3','4','5','6','7')
x = c(1,2,4,5,1,3,1)
y = c(3,5,6,3,1,5,1)
df= data.frame(ID,x,y)

At the moment I can calculate the distance between two points using:

length = sqrt((x1 - x2)^2+(y1 - y2)^2).

However, I am uncertain as to where to go next. Should I use something from plyr or a for loop?

Thanks for any help!

解决方案

You can use a self-join to get all combinations then apply your distance formula. All of this is easily do-able using the tidyverse (combination of packages from Hadley Wickham):

# Load the tidyverse
library(tidyverse)

# Set up a fake key to join on (just a constant)
df <- df %>% mutate(k = 1) 

# Perform the join, remove the key, then create the distance
df %>% 
 full_join(df, by = "k") %>% 
 mutate(dist = sqrt((x.x - x.y)^2 + (y.x - y.y)^2)) %>%
 select(-k)

N.B. using this method, you'll also calculate the distance between each point and itself (as well as with all other points). It's easy to filter those points out though:

df %>% 
 full_join(df, by = "k") %>% 
 filter(ID.x != ID.y) %>%
 mutate(dist = sqrt((x.x - x.y)^2 + (y.x - y.y)^2)) %>%
 select(-k)

For more information about using the tidyverse set of packages I'd recommend R for Data Science or the tidyverse website.

这篇关于用于计算包含xy坐标列表的数据帧中所有点之间的距离的方法的文章就介绍到这了，希望我们推荐的答案对大家有所帮助，也希望大家多多支持IT屋！