如何计算 R 中分组数据行之间距离和时间差的所有可能组合？
How to calculate all possible combinations of distance and time differences between grouped rows of data in R?
我的数据包括美元钞票的行驶距离和时间。我的数据如下所示：
bid ts latitude longitude
1 123 0 38.40513 41.83777
2 123 23 38.41180 41.68493
3 123 45 42.20771 43.36318
4 123 50 40.22803 43.00208
5 456 0 39.12882 42.73877
6 456 12 38.46078 42.79847
7 456 27 40.53698 42.57617
8 456 19 39.04038 42.17070
9 234 0 39.18274 41.17445
10 234 8 39.58652 43.61317
11 234 15 41.32383 41.49377
12 234 23 40.26008 42.01927
出价=账单编号
ts = 当 t = 0 时从原始数据点计算的时间戳（天）
纬度和经度=位置
此数据显示了美国各地账单 ID 的变动情况。
我想计算每行 4 组的所有可能组合之间距离和时间的平方差。例如，对于出价 123 的组，我想计算以下距离和时间的差值：行1和第2行，第1行和第3行，第1行和第4行，第2行和第3行，第2行和第4行，
第 3 行和第 4 行。
这会给我这组出价之间所有可能的计算组合。
我能够像这样在连续的行之间使用 dplyr 做到这一点：
detach("package:plyr", unload=TRUE)
library(magrittr)
library(dplyr)
library(geosphere)
deltadata <- group_by(df, bid) %>%
mutate(
dsq = (c(NA,distHaversine(cbind(longitude[-n()], latitude[-n()]),
cbind(longitude[ -1], latitude[ -1]))))^2,
dt = c(NA, diff(ts))
)%>%
ungroup() %>%
filter( ! is.na(dsq) )
deltadata
# A tibble: 21 x 6
bid ts latitude longitude dsq dt
<dbl> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl>
1 123 23 38.41180 41.68493 178299634 23
2 123 45 42.20771 43.36318 198827672092 22
3 123 50 40.22803 43.00208 49480260636 5
4 456 12 38.46078 42.79847 5557152213 12
5 456 27 40.53698 42.57617 53781504422 15
6 456 19 39.04038 42.17070 28958550947 -8
7 234 8 39.58652 43.61317 46044153364 8
8 234 15 41.32383 41.49377 69621429008 7
9 234 23 40.26008 42.01927 15983792199 8
10 345 5 40.25700 41.69525 26203255328 5
# ... with 11 more rows
问题：这仅计算连续行之间的平方距离和时间，即：第 1 行和第 2 行、第 2 行和第 3 行、第 3 行和第 4 行
有没有一种实用的方法可以让我对每组中所有可能的行组合执行此操作？
我希望我的输出对每个出价进行 6 次计算，如下所示：
# A tibble: 21 x 6
bid ts latitude longitude dsq dt
<dbl> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl>
1 123 23 38.41180 41.68493 178299634 23 (for rows 1 and 2)
2 123 45 42.20771 43.36318 198827672092 22 (for rows 1 and 3)
3 123 50 40.22803 43.00208 49480260636 5 (for rows 1 and 4)
4 123 12 38.46078 42.79847 5557152213 12 (for rows 2 and 3)
5 123 27 40.53698 42.57617 53781504422 15 (for rows 2 and 4)
6 123 19 39.04038 42.17070 28958550947 -8 (for rows 2 and 5)
我是 R 的新手，所以任何建议都不胜感激！
您可以像这样使用 inner_join：
library(dplyr)
library(geosphere)
df <- read.table(text = ' bid ts latitude longitude
1 123 0 38.40513 41.83777
2 123 23 38.41180 41.68493
3 123 45 42.20771 43.36318
4 123 50 40.22803 43.00208
5 456 0 39.12882 42.73877
6 456 12 38.46078 42.79847
7 456 27 40.53698 42.57617
8 456 19 39.04038 42.17070
9 234 0 39.18274 41.17445
10 234 8 39.58652 43.61317
11 234 15 41.32383 41.49377
12 234 23 40.26008 42.01927')
df %>%
inner_join(df, by = c("bid" = "bid")) %>%
mutate(
dsq = distHaversine(cbind(longitude.x, latitude.x),
cbind(longitude.y, latitude.y))^2,
dt = ts.x -ts.y
) %>%
filter(dt > 0)
#> bid ts.x latitude.x longitude.x ts.y latitude.y longitude.y dsq dt
#> 1 123 23 38.41180 41.68493 0 38.40513 41.83777 178300279 23
#> 2 123 45 42.20771 43.36318 0 38.40513 41.83777 195932999496 45
#> 3 123 45 42.20771 43.36318 23 38.41180 41.68493 198827439286 22
#> 4 123 50 40.22803 43.00208 0 38.40513 41.83777 51230447939 50
#> 5 123 50 40.22803 43.00208 23 38.41180 41.68493 53740739037 27
#> 6 123 50 40.22803 43.00208 45 42.20771 43.36318 49479978030 5
#> 7 456 12 38.46078 42.79847 0 39.12882 42.73877 5557111219 12
#> 8 456 27 40.53698 42.57617 0 39.12882 42.73877 24765506646 27
#> 9 456 27 40.53698 42.57617 12 38.46078 42.79847 53781664569 15
#> 10 456 27 40.53698 42.57617 19 39.04038 42.17070 28958542352 8
#> 11 456 19 39.04038 42.17070 0 39.12882 42.73877 2506329323 19
#> 12 456 19 39.04038 42.17070 12 38.46078 42.79847 7133122323 7
#> 13 234 8 39.58652 43.61317 0 39.18274 41.17445 46043956815 8
#> 14 234 15 41.32383 41.49377 0 39.18274 41.17445 57544071797 15
#> 15 234 15 41.32383 41.49377 8 39.58652 43.61317 69621225065 7
#> 16 234 23 40.26008 42.01927 0 39.18274 41.17445 19614888600 23
#> 17 234 23 40.26008 42.01927 8 39.58652 43.61317 24136886438 15
#> 18 234 23 40.26008 42.01927 15 41.32383 41.49377 15983645507 8
并且由于您还使用了 data.table 标签，这里有一个使用该包的解决方案：
library(data.table)
library(geosphere)
df <- read.table(text = ' bid ts latitude longitude
1 123 0 38.40513 41.83777
2 123 23 38.41180 41.68493
3 123 45 42.20771 43.36318
4 123 50 40.22803 43.00208
5 456 0 39.12882 42.73877
6 456 12 38.46078 42.79847
7 456 27 40.53698 42.57617
8 456 19 39.04038 42.17070
9 234 0 39.18274 41.17445
10 234 8 39.58652 43.61317
11 234 15 41.32383 41.49377
12 234 23 40.26008 42.01927')
dt <- data.table(df, key = 'bid')
dt <- dt[dt, allow.cartesian = TRUE][ts < i.ts]
dt[, dt := i.ts - ts][, dsq := distHaversine(cbind(longitude, latitude),
cbind(i.longitude, i.latitude))^2]
dt
#> bid ts latitude longitude i.ts i.latitude i.longitude dt dsq
#> 1: 123 0 38.40513 41.83777 23 38.41180 41.68493 23 178300279
#> 2: 123 0 38.40513 41.83777 45 42.20771 43.36318 45 195932999496
#> 3: 123 23 38.41180 41.68493 45 42.20771 43.36318 22 198827439286
#> 4: 123 0 38.40513 41.83777 50 40.22803 43.00208 50 51230447939
#> 5: 123 23 38.41180 41.68493 50 40.22803 43.00208 27 53740739037
#> 6: 123 45 42.20771 43.36318 50 40.22803 43.00208 5 49479978030
#> 7: 234 0 39.18274 41.17445 8 39.58652 43.61317 8 46043956815
#> 8: 234 0 39.18274 41.17445 15 41.32383 41.49377 15 57544071797
#> 9: 234 8 39.58652 43.61317 15 41.32383 41.49377 7 69621225065
#> 10: 234 0 39.18274 41.17445 23 40.26008 42.01927 23 19614888600
#> 11: 234 8 39.58652 43.61317 23 40.26008 42.01927 15 24136886438
#> 12: 234 15 41.32383 41.49377 23 40.26008 42.01927 8 15983645507
#> 13: 456 0 39.12882 42.73877 12 38.46078 42.79847 12 5557111219
#> 14: 456 0 39.12882 42.73877 27 40.53698 42.57617 27 24765506646
#> 15: 456 12 38.46078 42.79847 27 40.53698 42.57617 15 53781664569
#> 16: 456 19 39.04038 42.17070 27 40.53698 42.57617 8 28958542352
#> 17: 456 0 39.12882 42.73877 19 39.04038 42.17070 19 2506329323
#> 18: 456 12 38.46078 42.79847 19 39.04038 42.17070 7 7133122323
我的数据包括美元钞票的行驶距离和时间。我的数据如下所示：
bid ts latitude longitude
1 123 0 38.40513 41.83777
2 123 23 38.41180 41.68493
3 123 45 42.20771 43.36318
4 123 50 40.22803 43.00208
5 456 0 39.12882 42.73877
6 456 12 38.46078 42.79847
7 456 27 40.53698 42.57617
8 456 19 39.04038 42.17070
9 234 0 39.18274 41.17445
10 234 8 39.58652 43.61317
11 234 15 41.32383 41.49377
12 234 23 40.26008 42.01927
出价=账单编号
ts = 当 t = 0 时从原始数据点计算的时间戳（天）
纬度和经度=位置
此数据显示了美国各地账单 ID 的变动情况。
我想计算每行 4 组的所有可能组合之间距离和时间的平方差。例如，对于出价 123 的组，我想计算以下距离和时间的差值：行1和第2行，第1行和第3行，第1行和第4行，第2行和第3行，第2行和第4行， 第 3 行和第 4 行。
这会给我这组出价之间所有可能的计算组合。
我能够像这样在连续的行之间使用 dplyr 做到这一点：
detach("package:plyr", unload=TRUE)
library(magrittr)
library(dplyr)
library(geosphere)
deltadata <- group_by(df, bid) %>%
mutate(
dsq = (c(NA,distHaversine(cbind(longitude[-n()], latitude[-n()]),
cbind(longitude[ -1], latitude[ -1]))))^2,
dt = c(NA, diff(ts))
)%>%
ungroup() %>%
filter( ! is.na(dsq) )
deltadata
# A tibble: 21 x 6
bid ts latitude longitude dsq dt
<dbl> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl>
1 123 23 38.41180 41.68493 178299634 23
2 123 45 42.20771 43.36318 198827672092 22
3 123 50 40.22803 43.00208 49480260636 5
4 456 12 38.46078 42.79847 5557152213 12
5 456 27 40.53698 42.57617 53781504422 15
6 456 19 39.04038 42.17070 28958550947 -8
7 234 8 39.58652 43.61317 46044153364 8
8 234 15 41.32383 41.49377 69621429008 7
9 234 23 40.26008 42.01927 15983792199 8
10 345 5 40.25700 41.69525 26203255328 5
# ... with 11 more rows
问题：这仅计算连续行之间的平方距离和时间，即：第 1 行和第 2 行、第 2 行和第 3 行、第 3 行和第 4 行
有没有一种实用的方法可以让我对每组中所有可能的行组合执行此操作？
我希望我的输出对每个出价进行 6 次计算，如下所示：
# A tibble: 21 x 6
bid ts latitude longitude dsq dt
<dbl> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl>
1 123 23 38.41180 41.68493 178299634 23 (for rows 1 and 2)
2 123 45 42.20771 43.36318 198827672092 22 (for rows 1 and 3)
3 123 50 40.22803 43.00208 49480260636 5 (for rows 1 and 4)
4 123 12 38.46078 42.79847 5557152213 12 (for rows 2 and 3)
5 123 27 40.53698 42.57617 53781504422 15 (for rows 2 and 4)
6 123 19 39.04038 42.17070 28958550947 -8 (for rows 2 and 5)
我是 R 的新手，所以任何建议都不胜感激！
您可以像这样使用 inner_join：
library(dplyr)
library(geosphere)
df <- read.table(text = ' bid ts latitude longitude
1 123 0 38.40513 41.83777
2 123 23 38.41180 41.68493
3 123 45 42.20771 43.36318
4 123 50 40.22803 43.00208
5 456 0 39.12882 42.73877
6 456 12 38.46078 42.79847
7 456 27 40.53698 42.57617
8 456 19 39.04038 42.17070
9 234 0 39.18274 41.17445
10 234 8 39.58652 43.61317
11 234 15 41.32383 41.49377
12 234 23 40.26008 42.01927')
df %>%
inner_join(df, by = c("bid" = "bid")) %>%
mutate(
dsq = distHaversine(cbind(longitude.x, latitude.x),
cbind(longitude.y, latitude.y))^2,
dt = ts.x -ts.y
) %>%
filter(dt > 0)
#> bid ts.x latitude.x longitude.x ts.y latitude.y longitude.y dsq dt
#> 1 123 23 38.41180 41.68493 0 38.40513 41.83777 178300279 23
#> 2 123 45 42.20771 43.36318 0 38.40513 41.83777 195932999496 45
#> 3 123 45 42.20771 43.36318 23 38.41180 41.68493 198827439286 22
#> 4 123 50 40.22803 43.00208 0 38.40513 41.83777 51230447939 50
#> 5 123 50 40.22803 43.00208 23 38.41180 41.68493 53740739037 27
#> 6 123 50 40.22803 43.00208 45 42.20771 43.36318 49479978030 5
#> 7 456 12 38.46078 42.79847 0 39.12882 42.73877 5557111219 12
#> 8 456 27 40.53698 42.57617 0 39.12882 42.73877 24765506646 27
#> 9 456 27 40.53698 42.57617 12 38.46078 42.79847 53781664569 15
#> 10 456 27 40.53698 42.57617 19 39.04038 42.17070 28958542352 8
#> 11 456 19 39.04038 42.17070 0 39.12882 42.73877 2506329323 19
#> 12 456 19 39.04038 42.17070 12 38.46078 42.79847 7133122323 7
#> 13 234 8 39.58652 43.61317 0 39.18274 41.17445 46043956815 8
#> 14 234 15 41.32383 41.49377 0 39.18274 41.17445 57544071797 15
#> 15 234 15 41.32383 41.49377 8 39.58652 43.61317 69621225065 7
#> 16 234 23 40.26008 42.01927 0 39.18274 41.17445 19614888600 23
#> 17 234 23 40.26008 42.01927 8 39.58652 43.61317 24136886438 15
#> 18 234 23 40.26008 42.01927 15 41.32383 41.49377 15983645507 8
并且由于您还使用了 data.table 标签，这里有一个使用该包的解决方案：
library(data.table)
library(geosphere)
df <- read.table(text = ' bid ts latitude longitude
1 123 0 38.40513 41.83777
2 123 23 38.41180 41.68493
3 123 45 42.20771 43.36318
4 123 50 40.22803 43.00208
5 456 0 39.12882 42.73877
6 456 12 38.46078 42.79847
7 456 27 40.53698 42.57617
8 456 19 39.04038 42.17070
9 234 0 39.18274 41.17445
10 234 8 39.58652 43.61317
11 234 15 41.32383 41.49377
12 234 23 40.26008 42.01927')
dt <- data.table(df, key = 'bid')
dt <- dt[dt, allow.cartesian = TRUE][ts < i.ts]
dt[, dt := i.ts - ts][, dsq := distHaversine(cbind(longitude, latitude),
cbind(i.longitude, i.latitude))^2]
dt
#> bid ts latitude longitude i.ts i.latitude i.longitude dt dsq
#> 1: 123 0 38.40513 41.83777 23 38.41180 41.68493 23 178300279
#> 2: 123 0 38.40513 41.83777 45 42.20771 43.36318 45 195932999496
#> 3: 123 23 38.41180 41.68493 45 42.20771 43.36318 22 198827439286
#> 4: 123 0 38.40513 41.83777 50 40.22803 43.00208 50 51230447939
#> 5: 123 23 38.41180 41.68493 50 40.22803 43.00208 27 53740739037
#> 6: 123 45 42.20771 43.36318 50 40.22803 43.00208 5 49479978030
#> 7: 234 0 39.18274 41.17445 8 39.58652 43.61317 8 46043956815
#> 8: 234 0 39.18274 41.17445 15 41.32383 41.49377 15 57544071797
#> 9: 234 8 39.58652 43.61317 15 41.32383 41.49377 7 69621225065
#> 10: 234 0 39.18274 41.17445 23 40.26008 42.01927 23 19614888600
#> 11: 234 8 39.58652 43.61317 23 40.26008 42.01927 15 24136886438
#> 12: 234 15 41.32383 41.49377 23 40.26008 42.01927 8 15983645507
#> 13: 456 0 39.12882 42.73877 12 38.46078 42.79847 12 5557111219
#> 14: 456 0 39.12882 42.73877 27 40.53698 42.57617 27 24765506646
#> 15: 456 12 38.46078 42.79847 27 40.53698 42.57617 15 53781664569
#> 16: 456 19 39.04038 42.17070 27 40.53698 42.57617 8 28958542352
#> 17: 456 0 39.12882 42.73877 19 39.04038 42.17070 19 2506329323
#> 18: 456 12 38.46078 42.79847 19 39.04038 42.17070 7 7133122323