求两组R中两组点之间的最小距离

我有两个数据帧，每个数据帧有三个变量：

location\u id

，

纬度

和

经度

。对于第一个数据帧中的每个

location\u id

，除了

location\u id

与每个df之间的距离外，我还必须在第二个数据帧中找到最近的

location\u id

我曾尝试使用

expand.grid

将两个数据帧的所有可能组合在一起（有效），但当我尝试将原始列表中的纬度和经度合并到超级列表中时，我的内存不足（第一个数据帧中有7000个位置ID，第二个数据帧中有5000个位置ID）

我能够得到公式来计算堆栈溢出上两点之间的距离：

earth.dist <- function (long1, lat1, long2, lat2)
{
rad <- pi/180
a1 <- lat1 * rad
a2 <- long1 * rad
b1 <- lat2 * rad
b2 <- long2 * rad
dlon <- b2 - a2
dlat <- b1 - a1
a <- (sin(dlat/2))^2 + cos(a1) * cos(b1) * (sin(dlon/2))^2
c <- 2 * atan2(sqrt(a), sqrt(1 - a))
R <- 6378.145
d <- R * c
return(d)
}

---

这可能会对你有所帮助。这不是最优雅的答案，但对于适合你尺寸的data.frame来说，这应该可以做得相当好

require(geosphere)
require(dplyr)

DB1 <- data.frame(location_id=1:7000,LATITUDE=runif(7000,min = -90,max = 90),LONGITUDE=runif(7000,min = -180,max = 180))
DB2 <- data.frame(location_id=7001:12000,LATITUDE=runif(5000,min = -90,max = 90),LONGITUDE=runif(5000,min = -180,max = 180))

DistFun <- function(ID){
 TMP <- DB1[DB1$location_id==ID,]
 TMP1 <- distGeo(TMP[,3:2],DB2[,3:2])
 TMP2 <- data.frame(DB1ID=ID,DB2ID=DB2[which.min(TMP1),1],DistanceBetween=min(TMP1)      ) 
 print(ID)
 return(TMP2)
}

DistanceMatrix <- rbind_all(lapply(DB1$location_id, DistFun))



head(DistanceMatrix)

Source: local data frame [6 x 3]

  DB1ID DB2ID DistanceBetween
1     1  9386        24907.35
2     2 11823       264295.86
3     3  9118        12677.62
4     4 11212       237730.78
5     5 11203        26775.01
6     6  7607        83904.84

require（地球圈）
需要（dplyr）
DB1你能给出一个可重复的例子吗？我认为可能有一个基于
outer（）
的解决方案，首先测量点对之间的横向距离和长距离，然后将它们组合起来（这当然适用于欧几里德距离--
sqrt（outer（x1，x2，“-”^2+outer（y1，y2，“-”^2）
但可能需要更多的工作才能使其在大圆周距离下工作）我猜有一种工具可以构建点集（如dfs）这可能是相关的：这太棒了！我还在胡闹，但看起来它在DB2中排除了一个位置id，因为它与DB1中的一个位置id配对。有没有一种方法允许这个匹配过程通过替换发生？不要认为它会发生。正如您所看到的，如果您这样做的话（sort（table（DistanceMatrix$DB2ID）））您可以从DB2获得对某个位置的多个观察
require(geosphere)
require(dplyr)

DB1 <- data.frame(location_id=1:7000,LATITUDE=runif(7000,min = -90,max = 90),LONGITUDE=runif(7000,min = -180,max = 180))
DB2 <- data.frame(location_id=7001:12000,LATITUDE=runif(5000,min = -90,max = 90),LONGITUDE=runif(5000,min = -180,max = 180))

DistFun <- function(ID){
 TMP <- DB1[DB1$location_id==ID,]
 TMP1 <- distGeo(TMP[,3:2],DB2[,3:2])
 TMP2 <- data.frame(DB1ID=ID,DB2ID=DB2[which.min(TMP1),1],DistanceBetween=min(TMP1)      ) 
 print(ID)
 return(TMP2)
}

DistanceMatrix <- rbind_all(lapply(DB1$location_id, DistFun))



head(DistanceMatrix)

Source: local data frame [6 x 3]

  DB1ID DB2ID DistanceBetween
1     1  9386        24907.35
2     2 11823       264295.86
3     3  9118        12677.62
4     4 11212       237730.78
5     5 11203        26775.01
6     6  7607        83904.84