グループごとに、連続する行間の距離を計算します[重複]

Question

朝午後夕方

私は次のボートデータを持っています：

set.seed(123)

df <- data.frame(
  fac = as.factor(c("A", "A", "A", "A",
                    "B", "B", "B",
                    "C", "C", "C", "C", "C")),
  lat = runif(12, min = 45, max = 47),
  lon = runif(12, min = -6, max = -5 ))

因子変数でデータをグループ化しますfac。

library(dplyr)

df_grouped <- df %>% 
  group_by(fac) %>% 
  summarise(first_lon = first(lon),
            last_lon  = last(lon),
            first_lat = first(lat),
            last_lat  = last(lat))

最初と最後の緯度（lat）と経度（lon）を使用してポリゴンを作成します

また、最初と最後の緯度（lat）と経度（lon）を使用して、ポリゴン全体の距離を推定します。

library(geosphere)

df_grouped %>% 
  mutate(distance_m = distHaversine(matrix(c(first_lon, first_lat), ncol = 2),
                                    matrix(c(last_lon, last_lat),   ncol = 2)))

これは、ボートがポリゴン内の可能な限り長い距離を横切って直線で進むことを前提としていますが。

これは常に正しいとは限りません。時々、少し揺れます。

。

私がやりたいのは、グループで各列の間の距離を計算することによって、ボートが実際に移動した距離です。

または言い換えれば：

たとえば、のfac == "C"場合、ボートはxメートルを移動xします。ここで、はグループ内の各データポイント間の距離から計算されます。

Answer 1

試してみてください：

df %>%  group_by(fac) %>%
  mutate(lat_prev = lag(lat,1), lon_prev = lag(lon,1) ) %>%
   mutate(dist = distHaversine(matrix(c(lon_prev, lat_prev), ncol = 2),
                matrix(c(lon, lat),   ncol = 2))) %>%
  summarize(dist = sum(dist,na.rm=T))

# A tibble: 3 x 2
  fac      dist
  <fct>   <dbl>
1 A      93708.
2 B     219742.
3 C     347578.

ヘンリックによって提案されたように、はるかに良い：

df %>%  group_by(fac) %>%
        summarize(dist = distHaversine(cbind(lon, lat))) %>%
        summarize(dist = sum(dist,na.rm=T))

Answer 2

dplyr::lag前の行からの値を引っ張ってきます。次に、これらの値を2番目の変更ステップに渡して、距離の計算を実行できます（これらはおそらく必要な特定の計算ではありませんが、一般的な手法を示しています）。

library(dplyr)

df %>% 
  group_by(fac) %>% 
  mutate(lag_lat = lag(lat), lag_lon = lag(lon)) %>% 
  mutate(dist_lat = lat - lag_lat, dist_lon = lon - lag_lon)

これlagは行の順序に影響されることに注意してください。それらが時間的な順序であることを確認してください。