Question

我有数百万个GPS坐标，并且想快速添加一列坐标所在的国家/地区。

我当前的方法有效，但速度非常慢：

library(data.table)

#REPRODUCE DATA
data <- data.table(latitude=sample(seq(47,52,by=0.001), 1000000, replace = TRUE),
                   longitude=sample(seq(8,23,by=0.001), 1000000, replace = TRUE))

#REQUIRED PACKAGES
if (!require("sp")) install.packages("sp")
if (!require("rworldmap")) install.packages("rworldmap")
if (!require("sf")) install.packages("sf")
library(sp)
library(rworldmap)
library(sf)

#CURRENT SLOW FUNCTION
coords2country = function(points,latcol,loncol){  
  countriesSP <- getMap(resolution='low')
  pointsSP <- st_as_sf(points,coords=c(loncol,latcol),crs=4326)
  pointsSP<- as(pointsSP,"Spatial")
  # use 'over' to get indices of the Polygons object containing each point 
  indices = over(pointsSP, countriesSP)
  # return the ADMIN names of each country
  indices$ADMIN  
  #indices$ISO3 # returns the ISO3 code 
  #indices$continent   # returns the continent (6 continent model)
  #indices$REGION   # returns the continent (7 continent model)
}

#SLOW!
> system.time(data[,country:=coords2country(data,"latitude","longitude"),])
   user  system elapsed 
121.293   7.849 130.226

是否有更快/更好的方法来做到这一点？谢谢！

Answer 1

有两个类似的问题。他们在我上面的评论中。问题在询问如何从坐标中获取国家/地区名称。在这里，OP正在询问哪种是执行任务的更快方法。根据帖子，我们有三个选择。一种是在此问题中使用自定义函数。另一种是使用geonames包。另一种方法是在map.where()包中使用map。第二个选项需要一些设置。因此，我刚刚测试了map.where()。结果如下。正如OP所说，此功能必须运行得更快。

library(maps)
set.seed(111)
data <- data.table(latitude=sample(seq(47,52,by=0.001), 1000000, replace = TRUE),
                   longitude=sample(seq(8,23,by=0.001), 1000000, replace = TRUE))

system.time(data[, country := map.where(x = longitude, y = latitude)])

#   user  system elapsed 
#   7.20    0.05    7.29

从数百万个GPS坐标中确定COUNTRY的最快方法[R]

1 个答案: