2个不相等的数据帧与R中空间坐标的最佳合并？
Optimal merge of 2 unequal dataframes with spatial coordinates in R?
我需要一些帮助。我正在尝试合并具有不同列数和行数的 2 个数据帧（WIDE.2018 和 WIDE.2015）。对不起，我不能分享数据。两者都有一组相似的空间坐标列（lon 和 lat）。我正在尝试通过最佳独特对（例如 optimal）或通过 nearest 与 replace=F 合并它们（我正在使用 MatchIt 的类比术语）。我只能处理找到最近距离但允许重复观察的 cbind。
正如 Geoffrey 所提到的（thks！），我正在寻找最佳 1:1 匹配以最小化所有匹配中的欧氏距离，确保每个点在另一个点中只有一个匹配 data.frame（有些点在较长的 data.frame 中不匹配）。
library (geosphere)
D = distm(WIDE.2018[, c("lon","lat")], WIDE.2015[, c("lon","lat")])
m1<-cbind(WIDE.2018, WIDE.2015[apply(D, 1, which.min),])
提前致谢！
基于这个答案：
我认为您正在寻找匈牙利算法。这是 R 中的一个实现，它声称可以使用矩形矩阵（例如，不相等的样本大小）。
https://rdrr.io/cran/RcppHungarian/man/HungarianSolver.html
我相信所需矩阵中的权重将是点之间的距离。
我需要一些帮助。我正在尝试合并具有不同列数和行数的 2 个数据帧（WIDE.2018 和 WIDE.2015）。对不起，我不能分享数据。两者都有一组相似的空间坐标列（lon 和 lat）。我正在尝试通过最佳独特对（例如 optimal）或通过 nearest 与 replace=F 合并它们（我正在使用 MatchIt 的类比术语）。我只能处理找到最近距离但允许重复观察的 cbind。
正如 Geoffrey 所提到的（thks！），我正在寻找最佳 1:1 匹配以最小化所有匹配中的欧氏距离，确保每个点在另一个点中只有一个匹配 data.frame（有些点在较长的 data.frame 中不匹配）。
library (geosphere)
D = distm(WIDE.2018[, c("lon","lat")], WIDE.2015[, c("lon","lat")])
m1<-cbind(WIDE.2018, WIDE.2015[apply(D, 1, which.min),])
提前致谢！
基于这个答案：
我认为您正在寻找匈牙利算法。这是 R 中的一个实现，它声称可以使用矩形矩阵（例如，不相等的样本大小）。
https://rdrr.io/cran/RcppHungarian/man/HungarianSolver.html
我相信所需矩阵中的权重将是点之间的距离。