使用 dplyr distinct 忽略 R 中 sf object 的几何形状
Using dplyr distinct to ignore geometries of sf object in R
我有一个数据集,其中包含多个位于不同位置且共享相同属性的多边形。对于每组唯一属性,我只希望在我的日期集中有一个多边形(所以在我下面的示例中,这将是 Area
和 Zone
)——我不关心它们在哪里,所以我想忽略几何属性。
library(sf)
library(dplyr)
Areas <- st_as_sf(tibble(
Area =c("Zone1", "Zone1","Zone2","Zone1"),
Zone =c("Area27","Area27","Area42","Area27"),
lng = c(20.1, 20.2, 20.1, 20.1),
lat = c(-1.1, -1.2, -1.1, -1.1)),
coords = c("lng", "lat")) %>% st_buffer(.,100)
我正在使用 dplyr distinct 删除重复记录,但我发现几何列被用于确定不同的记录,尽管我认为这应该忽略几何列:
Areas %>% distinct(across(-geometry),.keep_all=TRUE)
然而,当几何结构不同时,Zone1 和 Area27 是 returns 两个结果。这是预期的行为还是我做错了什么?
我需要的输出中只有两行,一行用于 Zone1 和 Area27,另一行用于 Zone2 和 Area42,并保留这些行的几何形状,即类似于您 运行 上的相同代码一个普通的小标题:
Table <- tibble(
Area =c("Zone1", "Zone1","Zone2","Zone1"),
Zone =c("Area27","Area27","Area42","Area27"),
lng = c(20.1, 20.2, 20.1, 20.1),
lat = c(-1.1, -1.2, -1.1, -1.1))
Table %>% distinct(across(c(-lng,-lat)),.keep_all=TRUE)
您可以总结一下:
Areas %>% group_by(Area,Zone) %>% summarize()
# A tibble: 2 x 3
# Groups: Area [2]
Area Zone geometry
<chr> <chr> <POLYGON>
1 Zone1 Area27 ((120.2 -1.2, 120.063 -6.433596, 119.6522 -11.65285, 118.9688 -16.84345, 118.0~
2 Zone2 Area42 ((120.1 -1.1, 119.963 -6.333596, 119.5522 -11.55285, 118.8688 -16.74345, 117.9~
我找到了另一种方法:
Areas %>% group_by(Area,Zone) %>%
mutate(id = row_number()) %>%
filter(id == 1) %>%
select(-id)
如果您正在处理包含大量多边形的数据集,这可能比@Waldi 的回答更快(至少对我来说是这样)。
我有一个数据集,其中包含多个位于不同位置且共享相同属性的多边形。对于每组唯一属性,我只希望在我的日期集中有一个多边形(所以在我下面的示例中,这将是 Area
和 Zone
)——我不关心它们在哪里,所以我想忽略几何属性。
library(sf)
library(dplyr)
Areas <- st_as_sf(tibble(
Area =c("Zone1", "Zone1","Zone2","Zone1"),
Zone =c("Area27","Area27","Area42","Area27"),
lng = c(20.1, 20.2, 20.1, 20.1),
lat = c(-1.1, -1.2, -1.1, -1.1)),
coords = c("lng", "lat")) %>% st_buffer(.,100)
我正在使用 dplyr distinct 删除重复记录,但我发现几何列被用于确定不同的记录,尽管我认为这应该忽略几何列:
Areas %>% distinct(across(-geometry),.keep_all=TRUE)
然而,当几何结构不同时,Zone1 和 Area27 是 returns 两个结果。这是预期的行为还是我做错了什么?
我需要的输出中只有两行,一行用于 Zone1 和 Area27,另一行用于 Zone2 和 Area42,并保留这些行的几何形状,即类似于您 运行 上的相同代码一个普通的小标题:
Table <- tibble(
Area =c("Zone1", "Zone1","Zone2","Zone1"),
Zone =c("Area27","Area27","Area42","Area27"),
lng = c(20.1, 20.2, 20.1, 20.1),
lat = c(-1.1, -1.2, -1.1, -1.1))
Table %>% distinct(across(c(-lng,-lat)),.keep_all=TRUE)
您可以总结一下:
Areas %>% group_by(Area,Zone) %>% summarize()
# A tibble: 2 x 3
# Groups: Area [2]
Area Zone geometry
<chr> <chr> <POLYGON>
1 Zone1 Area27 ((120.2 -1.2, 120.063 -6.433596, 119.6522 -11.65285, 118.9688 -16.84345, 118.0~
2 Zone2 Area42 ((120.1 -1.1, 119.963 -6.333596, 119.5522 -11.55285, 118.8688 -16.74345, 117.9~
我找到了另一种方法:
Areas %>% group_by(Area,Zone) %>%
mutate(id = row_number()) %>%
filter(id == 1) %>%
select(-id)
如果您正在处理包含大量多边形的数据集,这可能比@Waldi 的回答更快(至少对我来说是这样)。