R 我有一个mapply函数可以工作-如何将其转换为mlply？

我编写了以下R代码，将最近的邮政编码分配给一组北距/东距坐标：

# Set of northing / easting coordinates that I need to assign a postcode to
x1 <- c(1,2,4,6,7)
y1 <- c(5,2,4,7,8)

# Postcode with northing / easting coordinates
postcode <- c("Postcode A", "Postcode B", "Postcode C", "Postcode D")
x2 <- c(5,3,4,2)
y2 <- c(8,1,2,4)

# Function that attributes closest postcode to (x1, y1) coordinates
algo <- function(x, y)
{
        dist <- which.min(sqrt(((x2 - x)^2) + ((y2 - y)^2)))
}

# mapply to run the function, and find the closest coordinates
postcode[mapply(algo, x1, y1, SIMPLIFY = T)]
[1] "Postcode D" "Postcode B" "Postcode C" "Postcode A" "Postcode A"

我做错了什么？如能为mlply（或其他m*ply函数）提供正确的R代码，并解释上述内容不正确的原因，将不胜感激

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非常感谢您的时间和关注。

我至少发现了两个问题

首先，数据框中的列名称与函数中的参数名称不匹配。以下代码在没有警告的情况下工作

mlply(cbind(x= x1, y =y1), .fun = algo, .progress = "tk")

第二个，mlply返回一个列表，其中包含无法用于对邮政编码向量进行子集的元素：

mlply(.data = cbind(x = x1, y = y1), .fun = algo, .progress = "tk")

$

1

[1] 四,

$

2

[1] 二,

$

3

[1] 三,

$

4

[1] 一,

$

5

[1] 一,

属性（，“拆分类型”） [1] “数组” 属性（，“拆分标签”） xy 1 1 5 2 2 2 3 4 4 4 6 7 578

要解决这个问题，我建议：

postcode[unlist(mlply(.data = cbind(x = x1, y = y1), 
    .fun = algo, .progress = "tk"))[1:length(x1)]]

<强>最后< /强>，如果你尝试寻找最小距离，你可以直接考虑寻找最小平方距离（你避免计算平方根一百万次，这应该会改善时间）。

postcode[unlist(mlply(.data = cbind(x = x1, y = y1), 
    .fun = algo, .progress = "tk"))[1:length(x1)]]