Question

我有一个大矩阵计算两个不同邮政编码之间的距离（使用rgeosphere包）。我想运行一个函数，找到彼此相距<= x距离的所有邮政编码配对并创建它们的列表。数据如下所示：

       91423  92231  94321
 90034  3     4.5    2.25
 93201  3.75  2.5    1.5
 94501  2     6      0.5

因此，如果我运行该函数来提取所有<2英里之外的邮政编码配对，我最终会得到这些邮政编码：

目标基本上是将美国的所有相邻邮政编码识别为我拥有的邮政编码列表。如果有更好的方法，我愿意接受建议。

Answer 1

或许类似以下内容。它会很慢，但应该有效。

for(i in 1:nrow(data)){
    for (j in 1:ncol(data)){
        if(data[i,j]<distance){
            if(exists(hold.zips)==FALSE){
                hold.zips<-matrix(c(colnames(data)[i],colnames(data)[j]),ncol=2)
            }else{
                temp<-matrix(c(colnames(data)[i],colnames(data)[j]),ncol=2)
                hold.zips<-rbind(hold.zips,temp)
            }
        }
    }
}

Answer 2

这应该有效。提供一个很好的list作为输出（调用您的数据x）：

rn = rownames(x)
apply(x, 2, function(z) rn[z < 2])
# $`91423`
# character(0)
# 
# $`92231`
# character(0)
# 
# $`94321`
# [1] "93201" "94501"

Answer 3

以下是Tidyverse解决方案：

library(dplyr)
library(tidyr)

# your data
dat <- matrix(c(3,3.75,2,4.5,2.5,6,2.25,1.5,0.5), nrow = 3, ncol = 3)
rownames(dat) <- c(90034, 93201, 94501)
colnames(dat) <- c(91423, 92231, 94321)

# tidyverse solution
r <- rownames(dat)
dat_tidy <- dat %>%
  as_tibble() %>%
  mutate(x = r) %>%
  select(x, everything()) %>%
  gather(key = y,
         value = distance,
         -x) %>%
  filter(distance < 2)

print(dat_tidy)

# note if your matrix is a symetric matrix then
# to remove duplicates, filter would be:
# filter(x < y,
#        distance < 2)

从R中的矩阵值创建观测列表

3 个答案: