그룹 별 연속 행 사이의 거리 계산 [중복]
아침 점심 저녁
다음과 같은 보트 데이터가 있습니다.
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 ))
요인 변수로 데이터를 그룹화합니다 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))
첫 번째와 마지막 위도 ( lat
)와 경도 ( lon
)를 사용하여 다각형 을 만듭니다.
또한 첫 번째와 마지막 위도 ( lat
)와 경도 ( lon
)를 사용하여 다각형의 거리를 추정합니다.
library(geosphere)
df_grouped %>%
mutate(distance_m = distHaversine(matrix(c(first_lon, first_lat), ncol = 2),
matrix(c(last_lon, last_lat), ncol = 2)))
이것은 보트가 다각형 내에서 가능한 가장 긴 거리를 가로 질러 직선으로 이동한다고 가정하지만.
이것은 항상 사실이 아니며 때로는 약간 흔들립니다.
제가하고 싶은 것은 그룹으로 각 행 사이의 거리를 계산하여 보트가 이동 한 실제 거리입니다.
즉,
예를 들어 fac == "C"
, 보트에는 이동 x
미터 x
가 있으며 그룹 내의 각 데이터 포인트 사이의 거리에서 계산됩니다.
답변
1 Waldi
시도해보십시오 :
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.
Henrik이 제안한 것처럼 훨씬 좋습니다.
df %>% group_by(fac) %>%
summarize(dist = distHaversine(cbind(lon, lat))) %>%
summarize(dist = sum(dist,na.rm=T))
davy
는 dplyr::lag
이전 행에서 값을 가져옵니다. 그런 다음 해당 값을 두 번째 mutate 단계로 전달하여 거리 계산을 수행 할 수 있습니다 (이는 원하는 특정 계산은 아니지만 일반적인 기술을 보여줍니다).
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)
참고 lag
행의 순서에 민감합니다. 시간적 순서에 있는지 확인하십시오.