根据其他两列（纬度、经度）中的值添加唯一 ID 列

Question

有人问过这个问题，但我正在寻找更完整的 answer/slightly 修改后的输出。

我有一个数据集，其中 Lat 和 Long 值位于不同的列中，我想为 Lat 和 Long 的每个唯一组合创建一个唯一 ID。

我将从较旧的 post 那里借用一个示例数据集来问同样的问题，但我需要一个稍微不同的解决方案 (Add ID column by group)。

d <- read.table(text='LAT LONG
13.5330 -15.4180 
13.5330 -15.4180 
13.5330 -15.4180 
13.5330 -15.4180 
13.5330 -15.4170 
13.5330 -15.4170 
13.5330 -15.4170 
13.5340 -14.9350 
13.5340 -14.9350 
13.5340 -15.9170 
13.3670 -14.6190', header=TRUE)

给出的解决方案是：

d <- transform(d, Cluster_ID = as.numeric(interaction(LAT, LONG, drop=TRUE)))

#       LAT    LONG Cluster_ID
# 1  13.533 -15.418          2
# 2  13.533 -15.418          2
# 3  13.533 -15.418          2
# 4  13.533 -15.418          2
# 5  13.533 -15.417          3
# 6  13.533 -15.417          3
# 7  13.533 -15.417          3
# 8  13.534 -14.935          4
# 9  13.534 -14.935          4
# 10 13.534 -15.917          1
# 11 13.367 -14.619          5

但是如何让 interaction 命令保留顺序，以便上面的第一个 Cluster_ID 为 1（最后一列的完整矢量为 1,1,1,1,2 ,2,2,3,3,4,5 而不是 2,2,2,2,3,3,4,4,1,5)？目前还不清楚新的因子顺序（转换为数字）是如何确定的。

我也一直在尝试使用 dplyr 中的 group_by 找到等效的方法，但无法弄清楚如何将小标题 table 输出为数据帧（较旧SO 上的解决方案似乎使用折旧的 dplyr 命令）。

谢谢！

Answer 1

我们可以使用match

transform(d, Cluster_ID = match(paste0(LAT, LONG), unique(paste0(LAT, LONG))))

或将'LAT'、'LONG'转换为序列，然后执行interaction

transform(d, Cluster_ID = as.integer(interaction(match(LAT, 
  unique(LAT)),  match(LONG, unique(LONG)), drop=TRUE, lex.order = FALSE)))

Answer 2

data.table 选项使用 .GRP

> setDT(d)[, Cluster_ID := .GRP, .(LAT, LONG)][]
       LAT    LONG Cluster_ID
 1: 13.533 -15.418          1
 2: 13.533 -15.418          1
 3: 13.533 -15.418          1
 4: 13.533 -15.418          1
 5: 13.533 -15.417          2
 6: 13.533 -15.417          2
 7: 13.533 -15.417          2
 8: 13.534 -14.935          3
 9: 13.534 -14.935          3
10: 13.534 -15.917          4
11: 13.367 -14.619          5

或rleid（感谢@akrun的评论）

> setDT(d)[, Cluster_ID := rleid(LAT, LONG)][]
       LAT    LONG Cluster_ID
 1: 13.533 -15.418          1
 2: 13.533 -15.418          1
 3: 13.533 -15.418          1
 4: 13.533 -15.418          1
 5: 13.533 -15.417          2
 6: 13.533 -15.417          2
 7: 13.533 -15.417          2
 8: 13.534 -14.935          3
 9: 13.534 -14.935          3
10: 13.534 -15.917          4
11: 13.367 -14.619          5

或使用 ave + cumsum

的基础 R 选项

transform(
  d,
  Cluster_ID = cumsum(
    ave(1:nrow(d),
      LAT,
      LONG,
      FUN = seq_along
    ) == 1
  )
)

根据其他两列（纬度、经度）中的值添加唯一 ID 列

Add unique ID column based on values in two other columns (lat, long)

grouping

r

unique

dataframe