Question

我每小时都有一个df跟踪点的运动。我想通过添加小时坐标之间的距离来找到该组/审讯所经过的总距离，但是我将自己与应用函数混淆了。

我想说“在每组/试验中，将[距离（hour1-hou2），距离（hour2 = hour3），距离（hour3-hour4）....]相加到当前小时，在每一行上，我具有累计的行进距离值。

我在下面创建了一个伪造的df。

 paths <- data.frame(matrix(nrow=80,ncol=5))
 colnames(paths) <- c("trt","trial","hour","X","Y")
 paths$trt <- rep(c("A","B","C","D"),each=20)
 paths$trial <- rep(c(rep(1,times=10),rep(2,times=10)),times=4)
 paths$hour <- rep(1:10,times=8)
 paths[,4:5] <- runif(160,0,50)

 #this shows the paths that I want to measure.
 ggplot(data=paths,aes(x=X,y=Y,group=interaction(trt,trial),color=trt))+
   geom_path()

我可能想添加一列paths$dist.traveled来保持每小时跟踪。

我认为我可以使用apply甚至是aggregate，但是我一直在使用PointDistance来查找距离，所以我有点困惑。我也不想在循环内进行循环，因为实际数据集很大。

Answer 1

以下是使用{dplyr}的答案：

library(dplyr)
paths %>% 
    arrange(trt, trial, hour) %>% 
    group_by(trt, trial) %>% 
    mutate(dist_travelled = sqrt((X - lag(X))^2 + (Y - lag(Y))^2)) %>% 
    mutate(total_dist = sum(dist_travelled, na.rm = TRUE)) %>% 
    ungroup()

如果您想要总距离，但仅按trt而不是trial进行分组，则只需将其从对group_by()的呼叫中删除。

Answer 2

这是您要实现的目标吗？：

paths %>%
  mutate(dist.traveled = sqrt((X-lag(X))^2 + (Y-lag(Y))^2))


   trt   trial  hour      X      Y dist.traveled
   <chr> <dbl> <int>  <dbl>  <dbl>         <dbl>
 1 A         1     1 11.2   26.9           NA   
 2 A         1     2 20.1    1.48          27.0 
 3 A         1     3 30.4    0.601         10.4 
 4 A         1     4 31.1   26.6           26.0 
 5 A         1     5 38.1   30.4            7.88
 6 A         1     6 27.9   47.9           20.2 
 7 A         1     7 16.5   35.3           16.9 
 8 A         1     8  0.328 13.0           27.6 
 9 A         1     9 14.0   41.7           31.8 
10 A         1    10 29.7    7.27          37.8 
# ... with 70 more rows


paths$dist.travelled[which(paths$hour==1)] <- NA

paths %>%
  group_by(trt)%>%
  summarise(total_distance = sum(dist.traveled, na.rm = TRUE))



trt   total_distance
  <chr>          <dbl>
1 A               492.
2 B               508.
3 C               479.
4 D               462.

我正在添加新列以计算每个组的距离，并将它们相加。

按组求和的总距离

2 个答案: