要計(jì)算具有經(jīng)度/緯度坐標(biāo)的兩點(diǎn)之間的地理距離，可以使用幾個(gè)公式。 包地geosphere包含用于計(jì)算距離的distCosine ， distHaversine ， distVincentySphere和distVincentyEllipsoid 。 其中， distVincentyEllipsoid被認(rèn)為是最準(zhǔn)確的，但在計(jì)算上比其他的更密集。

有了這些function之一，你可以做一個(gè)距離matrix。 基于這個(gè)matrix，你可以根據(jù)最短的距離，使用which.min和相應(yīng)的距離min (參見(jiàn)答案的最后一部分)來(lái)分配locality名稱(chēng)，如下所示：

library(geosphere) # create distance matrix mat

這給了：

> list1 longitude latitude locality 1 80.15998 12.90524 D 2 72.89125 19.08120 A 3 77.65032 12.97238 C 4 77.60599 12.90927 D 5 72.88120 19.08225 A 6 76.65460 12.81447 E 7 72.88232 19.08241 A 8 77.49186 13.00984 D 9 72.82228 18.99347 A 10 72.88871 19.07990 A

另一種可能性是根據(jù)列表2中的locality的平均經(jīng)度和緯度值來(lái)分配locality ：

library(dplyr) list2a % group_by(locality) %>% summarise_each(funs(mean)) %>% ungroup() mat2 % mutate(locality2 = list2a$locality[max.col(-mat2)])

或用data.table ：

library(data.table) list2a

這給了：

> list1 longitude latitude locality locality2 1 80.15998 12.90524 DD 2 72.89125 19.08120 AB 3 77.65032 12.97238 CC 4 77.60599 12.90927 DC 5 72.88120 19.08225 AB 6 76.65460 12.81447 EE 7 72.88232 19.08241 AB 8 77.49186 13.00984 DC 9 72.82228 18.99347 AB 10 72.88871 19.07990 AB

正如你所看到的，這導(dǎo)致大部分(十分之七)的場(chǎng)合到另一個(gè)指定的locality 。

您可以添加距離：

list1$near_dist

或另一種方法max.col (很可能更快)：

list1$near_dist % mutate(near_dist = mat2[matrix(c(1:10, max.col(-mat2)), ncol = 2)]) # or using data.table (if not already a data.table, convert it with 'setDT(list1)' ) list1[, near_dist := mat2[matrix(c(1:10, max.col(-mat2)), ncol = 2)] ]

結(jié)果：

> list1 longitude latitude locality locality2 near_dist 1: 80.15998 12.90524 DD 269966.8970 2: 72.89125 19.08120 AB 65820.2047 3: 77.65032 12.97238 CC 739.1885 4: 77.60599 12.90927 DC 9209.8165 5: 72.88120 19.08225 AB 66832.7223 6: 76.65460 12.81447 EE 0.0000 7: 72.88232 19.08241 AB 66732.3127 8: 77.49186 13.00984 DC 17855.3083 9: 72.82228 18.99347 AB 69456.3382 10: 72.88871 19.07990 AB 66004.9900

總結(jié)

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