使用'；应用'；在R中进行批量地理编码时的族

目标：将街道地址的单个向量传递给R，并返回一个三向量数据帧，其中第一个向量是街道地址（“street.address”），第二个向量是纬度（“Lat”），第三个向量是经度（“Lng”）。为了简单起见，我只使用了四个地址；也就是说，向量的长度是4

方法：我正在使用Google Maps的API创建一个地理编码函数。这个函数运行得非常出色，我可以找到我选择的任何地址的lat/long。守则：

getGeoCode <- function(address)
{ 
  #Load library
  library("RJSONIO")

  #Encode URL parameters
  address <- gsub(' ','%20',address)

  #Open connection
  connectStr <- paste('http://maps.google.com/maps/api/geocode/json?sensor=false&address=',address, sep="") 
  con <- url(connectStr)
  data.json <- fromJSON(paste(readLines(con), collapse=""))
  close(con)

  #Flatten the received JSON
  data.json <- unlist(data.json)
  lat <- data.json["results.geometry.location.lat"]
  lng <- data.json["results.geometry.location.lng"]
  gcodes <- c(lat, lng)
  names(gcodes) <- c("Lat", "Lng")
  return (gcodes)
}

geocodes<-getGeoCodes("Palo Alto, California")
geocodes

        Lat            Lng 
"37.4418834" "-122.1430195" 

相反，我得到的是一个五列数据帧，其中第二列中的值在第一个地址“纬度”和第一个地址“经度”之间交替，第三列中的值在第二个地址“纬度”和第二个地址“经度”之间交替，依此类推：

    Street.Address                           column2        column3      column4    column5
[1] 3625 1ST AVE S SEATTLE WA 98134        47.571010      47.584136    47.516180    47.529750
[2] 2119 RAINIER AVE S SEATTLE WA 98144  -122.334447    -122.302744  -122.355138  -122.270010
[3] 9660 16TH AVE SW SEATTLE WA 98106      47.571010      47.584136    47.516180    47.529750
[4] 8300 RAINIER AVE S SEATTLE WA 98118  -122.334447    -122.302744  -122.355138  -122.270010

---

我已经尝试使用with（）、INTERNAIN（）、apply（）和lapply（）函数的不同组合来重写该命令，但我无法使用R返回简单的三列数据帧。我知道我忽略了一些显而易见的东西，但我似乎无法理解。lappy返回一个列表，sapply是lappy的一个用户友好版本，默认情况下会返回一个向量或矩阵（如果合适）。您可以将sapply（）与t（）一起使用：

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data.object有一篇很好的帖子解释了
lappy
函数系列之间的差异。考虑到您的情况，问题似乎是您希望
lappy
返回数据帧的行，但不返回其返回列表。您可以使用
sapply
，但它返回向量而不是行。最好使用
sapply
并将向量转换为所需维度的矩阵，或者
取消列出
lapply
并执行相同操作。让我们试试第一个选项

addressmat=matrix(sapply(address, function(val){append(val,as.numeric(getGeoCode(val)))}),4,3, byrow=TRUE) 
addressmat
[,1]                                  [,2]         [,3]          
[1,] "3625 1ST AVE S SEATTLE WA 98134"     "47.5698918" "-122.3360067"
[2,] "2119 RAINIER AVE S SEATTLE WA 98144" "47.583897"  "-122.30269"  
[3,] "9660 16TH AVE SW SEATTLE WA 98106"   "47.5159917" "-122.3551272"
[4,] "8300 RAINIER AVE S SEATTLE WA 98118" "47.5295467" "-122.2699776"

这不会返回colnames，但这是一个简单的修复方法

colnames(addressmat) <- c("Street.Address","Lat","Lng")

colnames（addressmat）另一个选项是
Vectorize
：

getGeoCodes <- Vectorize(getGeoCode)
x <- c(
  "3625 1ST AVE S SEATTLE WA 98134", 
  "2119 RAINIER AVE S SEATTLE WA 98144", 
  "9660 16TH AVE SW SEATTLE WA 98106"
)
locations <- getGeoCodes(x) # a matrix
result <- data.frame(
   StreetAdress=x,
   Lat=as.numeric(locations["Lat",]),
   Lng=as.numeric(locations["Lng",])
)
rownames(result) <- NULL

getGeoCodes请参阅，以了解不受谷歌限制的地理编码器。
addressmat=matrix(sapply(address, function(val){append(val,as.numeric(getGeoCode(val)))}),4,3, byrow=TRUE) 
addressmat
[,1]                                  [,2]         [,3]          
[1,] "3625 1ST AVE S SEATTLE WA 98134"     "47.5698918" "-122.3360067"
[2,] "2119 RAINIER AVE S SEATTLE WA 98144" "47.583897"  "-122.30269"  
[3,] "9660 16TH AVE SW SEATTLE WA 98106"   "47.5159917" "-122.3551272"
[4,] "8300 RAINIER AVE S SEATTLE WA 98118" "47.5295467" "-122.2699776"

colnames(addressmat) <- c("Street.Address","Lat","Lng")

getGeoCodes <- Vectorize(getGeoCode)
x <- c(
  "3625 1ST AVE S SEATTLE WA 98134", 
  "2119 RAINIER AVE S SEATTLE WA 98144", 
  "9660 16TH AVE SW SEATTLE WA 98106"
)
locations <- getGeoCodes(x) # a matrix
result <- data.frame(
   StreetAdress=x,
   Lat=as.numeric(locations["Lat",]),
   Lng=as.numeric(locations["Lng",])
)
rownames(result) <- NULL