Question

我正在使用data.frame，它有6个感兴趣的环境变量，这些变量按位置进行地理配准。我遇到的问题是一些位置是重复的，但所有的环境变量都是独特的测量。

不幸的是，如果存在重复的位置，我想要对这些数据进行的建模将无法工作。但我不希望通过只保留一个重复的行来随意丢弃数据。

所以，我正在寻找一种方法，为每组重复项取6个变量中的每一个，然后将这意味着归于每个变量和位置，从而保留来自多个测量的信息。

我已经尝试过几种方式，但我似乎无法做到这一点！

我正在处理的数据可以在这里下载：
（https://www.dropbox.com/sh/xnwp3zz5abnilyo/AABRVJZ0kTmWk0T9Fcp4-bVSa?dl=0/）

这是我尝试过的方法：

    library(rgdal)
    library(sp)
    library(maptools)

 #load data 

hs1<- readOGR (".", "Hollicombe_S1_L1-5_A1.2")

#remove columns we're not interested in

hs1<- subset(hs1, select = -c(1:16, 23:24)

所以我从hs1开始 - 一个有552个障碍物和6个变量的SPDF ......

    #check for duplicate location (present if lengths differ)
length(hs1@coords) 
[1] 1104  
length(unique(hs1@coords))
[1] 730
#duplicates confirmed

hs1.d <- hs1[duplicated(hs1@coords),] # creates new SPDF with only duplicated locations (?)
hs1.u <- hs1[!duplicated(hs1@coords),] # creates new SPDF with only unique locations

# coerce duplicated locations SPDF to an ordinary data frame 

hs1.md<- as.data.frame(hs1.d)  

# combine the X&Y into a single "location"
hs1.md <- within(hs1.md,  
  Location <- paste(coords.x1, coords.x2, sep = ",")) 

# aggregate duplicate locations and calculate a mean value for each

means_by_location<-  aggregate (cbind(BioArea,BioVolume,MeanBioHei,MaxBioheig,PerArIn, PerVolIn)~Location,  hs1.md, mean)

#split location back to X&Y

lat_long <- strsplit(means_by_location$Location, ",") 
means_by_location$coords.x1 <- sapply(lat_long, function(x) x[1]) #adds X data back
means_by_location$coords.x2 <- sapply(lat_long, function(x) x[2])#adds Y data back
means_by_location$coords.x1 <- as.numeric (means_by_location$coords.x1) #converts to numeric
means_by_location$coords.x2 <- as.numeric (means_by_location$coords.x2)#converts to numeric

# add spatial information back in to create SPDF

coordinates(means_by_location) = ~coords.x1+coords.x2 # adds the locations 
proj4string(means_by_location) = CRS(proj4string(hs1)) # sets the CRS

# hs1.md as SPDF containing single rows for previously duplicated locations 
# with mean values for each variable

hs1.md <- subset(means_by_location, select = -(1))  

#merge hs1.md and hs1.u to create new SPDF without duplicates

hs1 <- spRbind (hs1.u, hs1.md)

所以hs1现在是一个具有543个障碍物的SPDF（即9个观测值被移除）。

但是仍然存在重复的位置，并且唯一位置的数量保持不变：

length(hs1@coords) # total number of locations

[1] 1086

length(unique(hs1@coords)) #number of unique locations

[1] 730

我怀疑我错误地将重复观察中的独特区分从某处，但我对R的了解还不足以让我发现这一点。任何人都可以看到我哪里出错了？或者有人知道我可以做到的另一种方法吗？

Answer 1

根据我的评论，对此的回答有点棘手，因为被认为是重复的可能取决于准确性。

在加载shapefile时，我看到每个测量都是一条线，包含原点，结尾和中心。该中心似乎与shapefile中给出的坐标相匹配。

假设中心实际上是坐标，我会在dplyr包中使用新的sf动词：

library("tidyverse")
library("sf")
hs1 = read_sf(".", "Hollicombe_S1_L1-5_A1")

nrow(hs1)
# 552
nrow(hs1[duplicated(hs1$geometry), ])
# 187

因此，我们有552个案例，其中187个重复（即365个位置）。要获取重复位置的平均值，请使用group_by()和summarise()：

hs1 = hs1 %>% 
  group_by(CentrePos1, CentrePos_) %>% 
  summarise(
    BioArea    = mean(BioArea),
    BioVolume  = mean(BioVolume),
    MeanBioHei = mean(MeanBioHei),
    MaxBioheig = mean(MaxBioheig),
    PerArIn    = mean(PerArIn),
    PerVolIn   = mean(PerVolIn)
  )

hs1
# Simple feature collection with 365 features and 8 fields
# geometry type:  POINT
# dimension:      XY
# bbox:           xmin: -3.548833 ymin: 50.44483 xmax: -3.542333 ymax: 50.45167
# epsg (SRID):    4326
# proj4string:    +proj=longlat +datum=WGS84 +no_defs
# A tibble: 365 x 9
# Groups:   CentrePos1 [59]
#    CentrePos1 CentrePos_  BioArea BioVolume MeanBioHei MaxBioheig PerArIn PerVolIn          geometry
#         <dbl>      <dbl>    <dbl>     <dbl>      <dbl>      <dbl>   <dbl>    <dbl>  <simple_feature>
#  1  -3.548833   50.44500  0.00000   0.00000      0.192      0.216  -1.000   -1.000 <POINT (-3.54...>
#  2  -3.548833   50.44533  2.27280   0.41470      0.182      0.264  91.410    2.810 <POINT (-3.54...>
#  3  -3.548744   50.44500  6.75470   1.21780      0.180      0.216  74.890    2.210 <POINT (-3.54...>
#  4  -3.548667   50.44506  5.02900   1.14660      0.228      0.228 100.000    3.720 <POINT (-3.54...>
#  5  -3.548667   50.44517  8.24895   1.86555      0.225      0.330  96.550    3.530 <POINT (-3.54...>
#  6  -3.548667   50.44532 10.31200   2.04180      0.198      0.204 100.000    3.210 <POINT (-3.54...>
#  7  -3.548667   50.44536 18.61980   3.67040      0.197      0.276 100.000    3.280 <POINT (-3.54...>
#  8  -3.548667   50.44550  3.31670   0.73700      0.222      0.300  96.150    3.550 <POINT (-3.54...>
#  9  -3.548500   50.44533  6.22370   1.74670      0.269      0.372  81.555    3.470 <POINT (-3.54...>
# 10  -3.548500   50.44550  6.00740   1.00090      0.168      0.234  80.905    2.215 <POINT (-3.54...>
# ... with 355 more rows

您可以看到有365行，没有重复：

any(duplicated(hs1$geometry))
# FALSE

新列的平均值基于我们之前执行的分组。如果观察位置是唯一的，则返回其原始值（好吧，它假设的原始值除以1）。

我应该指出sf正在替换sp中的rgdal，rgeos和R，但如果您确实想继续使用这些套餐您可以使用sf将spatialPointsDataFrame对象转换为as_Spatial()：

hs1_data = st_set_geometry(hs1, NULL)
hs1 = as_Spatial(hs1$geometry)
hs1 = SpatialPointsDataFrame(hs1, hs1_data)

R根据列删除重复值，并将其他列值替换为重复行的平均值

1 个答案: