Question

我有两个数据帧，它们在不同的时间点具有不同ID的xy坐标。我想要做的是确定上一年中哪一点最接近当前年份的点并将该数据存储在列表中。因此，对于此示例数据：

oldnames <- c('A', 'B', 'C')
oldx <- c(0,5,10)
oldy <- c(0,5,10)
olddf <- data.frame(oldnames, oldx, oldy)

newnames <- c('D','E','F')
newx <- c(1, 6, 11)
newy <- c(1, 6, 11)
newdf <- data.frame(newnames, newx, newy)

我想生成一个如下所示的列表：

names  closest
D      A
E      B
F      C

我一直试图使用apply（如下所示）这样做，但此刻它给了我一条错误消息：（mutate_impl（.data，dots）中的错误：二元运算符的非数字参数）

有没有人有任何想法？

closestdf <- data.frame()
apply(newdf, 1, function(row) {
    name <- row["names"]
    xID <- row["x"]  
    yID <- row["y"]
    closest <- olddf %>%
               mutate(length = sqrt((xID - oldx)^2 + (yID - oldy)^2)) %>%
               mutate(rank = min_rank(length)) %>%
               filter(rank == '1')%>%
               mutate(total =  '1')
               closestdf <- rbind(closest, closestdf)
})

干杯！

Answer 1

无需拨打电话，我们可以在purrr内mutate代替：

library(tidyverse)
newdf %>% 
  mutate(closest = 
           map2_chr(newx, newy, 
                    ~as.character(olddf$oldnames)[which.min((.x - olddf$oldx) ^ 2 + (.y - olddf$oldy) ^ 2)]
           )
  )

给出：

  newnames newx newy closest
1        D    1    1       A
2        E    6    6       B
3        F   11  101       C

如果我们不需要实际距离，则没有理由执行平方根操作。

或者通过中间步骤更加清晰和详细：

newdf %>% 
  mutate(dists = map2(newx, newy, ~(.x - olddf$oldx) ^ 2 + (.y - olddf$oldy) ^ 2),
         ids = map_dbl(dists, which.min),
         closest = olddf$oldnames[ids])

给出：

  newnames newx newy             dists ids closest
1        D    1    1        2, 32, 162   1       A
2        E    6    6         72, 2, 32   2       B
3        F   11  101 10322, 9252, 8282   3       C

如何识别不同点列表的最近点并将ID存储在列表中

1 个答案: