我正在尝试根据距离和位置从数据框中的第一个点对位置点进行分类。此代码正常运行，但它仅检查df$dist列的距离。
df$circle_id = cut(df$dist, seq(0,41000000,1000), labels=FALSE, include.lowest=TRUE)
我想要做的还是检查点的方位是否相同，然后才能将它们放在同一类别中。轴承存储在df$bearing。
简单地说，我需要将这两个操作合并为一个：
df$circle_id = cut(df$dist, seq(0,41000000,1000), include.lowest=TRUE)
df$circle_id = cut(df$bearing, seq(-180,180,10), labels=FALSE, include.lowest=TRUE)
示例数据框：
latitude longitude sensor_time circle_id segment_id weight dist bearing
1 48.15144 17.07569 1447149703 1 1 2 0.000000 -180.00000
3 48.15404 17.07452 1447149743 3 1 1 302.422843 163.22826
4 48.15277 17.07514 1447149762 2 1 1 153.179367 164.50437
5 48.15208 17.07538 1447149771 1 1 1 74.666669 161.91792
6 48.15461 17.07560 1447149773 3 1 3 353.106770 178.87100
9 48.15139 17.07562 1447149811 1 1 2 7.828957 43.83916
感谢任何帮助， 谢谢
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将def main():
mydict={'a':1, 'b':2, 'c':3}
mydict = {}
mydict = {'James'}
mydict = {'Jim'}
main()
参数设置为labels时，FALSE - 函数将返回整数。一个例子：
cut