R 如何在单独的数据帧中测量点之间的距离？

我用geom列（点类型）创建了2个数据帧。现在，我想计算每对点之间的距离，例如，第一个df中第一行的点与第二个df中第一行的点之间的距离等。以下是我的数据帧：

df1 <- table %>%
  st_as_sf(coords = c("lonCust","latCust"), crs = 4326)

df2 <- table %>%
  st_as_sf(coords = c("lonApp","latApp"), crs = 4326)

但我得到了一个矩阵，其中计算了两个geom列中每对的距离：

           [,1]      [,2]        [,3]         [,4]        [,5]  ...
[1,]   139.7924 7735.5718 15225.02995   558.104089  1016.58121
[2,]  8503.0544  755.2915  8764.75396  7957.289600  8788.02800
[3,] 15306.5855 9336.9008    18.96914 14876.589918 15929.51643
[4,]   548.3045 7232.0164 14898.70637     8.094068  1078.38236
[5,]   911.5635 8084.3086 15993.36365  1127.730022    46.97799
.
.

我希望在一列中计算距离，仅在相应的geom行之间：

           [,1]     
[1,]   139.7924 
[2,]  8503.0544
[3,] 15306.5855 
[4,]   548.3045
[5,]   911.5635
.
.

---

我读过关于

geosphere

软件包，但是

sf

有非常好的

st_distance

功能来测量距离，我想用它。最重要的是，我是否需要首先加入这些数据帧？简单的

internal_join

from

dplyr

不允许连接两个空间数据帧，

st_join

另一方面对我来说不是一个选项，因为我不想通过几何体连接（两个数据帧中的几何体完全不同）

正如@mrhellmann提到的，您可以通过_element=T添加

，这应该会起作用。如果速度仍然是个问题，我建议使用
geosphere
包中的
DistGeo（）
。但请务必查看文档，以确定您的数据是否适合此功能

library(geosphere)
library(tidyverse)
library(sf)

df1 <- table %>%
  st_as_sf(coords = c("lonCust","latCust"), crs = 4326)

doParallel::registerDoParallel()
df_crs4326 <- df1 %>%
  group_by(your_id_here) %>% 
  mutate(
    lonCust = map(geometry, 2) %>% unlist(),
    latCust= map(geometry, 1) %>% unlist(),
    # geometry_2 = st_as_sfc(coords = c("lonApp","latApp"), crs = 4326)
    ) %>%
  mutate(
    distance_to_next = distGeo(c(lonCust, latCust), c(lonApp, latApp)) %>% set_units(m),
    # distance_2 = st_distance(geometry, geometry_2, by_element = TRUE)
    ) %>%
    ungroup()

库（geosphere）
图书馆（tidyverse）
图书馆（sf）
df1%
st_as_sf（coords=c（“lonCust”、“latCust”），crs=4326）
doParallel:：registerDoParallel（）
df_crs4326%
分组依据（此处为您的id）%>%
变异(
lonCust=map（几何体，2）%>%unlist（），
latCust=map（几何体，1）%>%unlist（），
#几何体2=st\U as\U sfc（坐标=c（“lonApp”，“latApp”），crs=4326）
) %>%
变异(
距离_至_next=distGeo（c（lonCust，latCust），c（lonApp，latApp））%>%set_单位（m），
#距离_2=st_距离（几何体，几何体_2，按元素=真）
) %>%
解组（）

请注意，如果没有对可复制数据进行测试，我不确定注释掉的零件是否正常工作。
很接近<代码>st_距离（df1$geometry，df2$geometry，by_element=TRUE）

谢谢！顺便说一句，我有大约25000行，计算速度非常慢，我认为最好在服务器端计算距离

库（geodist）

对于这类事情可能更快，并且它可以直接对

数据.frames

进行操作。查看

geodist（）

和/或

geodist_vec（）

，然后设置

paired=TRUE

。

library(geosphere)
library(tidyverse)
library(sf)

df1 <- table %>%
  st_as_sf(coords = c("lonCust","latCust"), crs = 4326)

doParallel::registerDoParallel()
df_crs4326 <- df1 %>%
  group_by(your_id_here) %>% 
  mutate(
    lonCust = map(geometry, 2) %>% unlist(),
    latCust= map(geometry, 1) %>% unlist(),
    # geometry_2 = st_as_sfc(coords = c("lonApp","latApp"), crs = 4326)
    ) %>%
  mutate(
    distance_to_next = distGeo(c(lonCust, latCust), c(lonApp, latApp)) %>% set_units(m),
    # distance_2 = st_distance(geometry, geometry_2, by_element = TRUE)
    ) %>%
    ungroup()