按组计算连续行之间的距离

Question

上午、下午、晚上

我有以下船只数据：

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 ))

我按因子变量 fac 对数据进行分组。

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))

我用第一个和最后一个纬度（lat）和经度（lon）来

我还使用第一个和最后一个纬度 (lat) 和经度 (lon) 来估计多边形的距离。

library(geosphere)

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

尽管这是假设船在多边形内沿直线行驶的最长可能距离。

这并不总是正确的，有时它会摇摆不定：

.

我想做的是通过一组计算每行之间的距离来计算船实际行驶的距离。

或者换句话说：

例如 fac == "C"，船将行驶 x 米，其中 x 是根据分组内每个数据点之间的距离计算得出的。

Answer 1

尝试：

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.

好多了，正如 Henrik 所建议的：

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

Answer 2

dplyr::lag 将从上一行中提取值。然后，您可以将这些值传递给第二个变异步骤以执行距离计算（这些可能不是您想要的特定计算，但它说明了一般技术）：

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)

请注意，lag 对行的顺序很敏感。确保它们按时间顺序排列。

按组计算连续行之间的距离

Calculate distance between consecutive rows, by group

r

group-by

dplyr

distance

geosphere