在R中时将sf包中的函数应用于每一行

我正在使用R中的sf包，为此，我尝试使用它们的一个函数来创建行。目标是将它们的函数应用于下面示例数据框中的每一行（列4:3和6:5）

df <- read.table(text = " from to from_lat from_lon to_lat to_lon travel_time
1  8015345 8849023 50.77083 6.105277 50.71896 6.041269    7.000000
2  8200100 8200101 49.60000 6.133333 49.63390 6.136765    8.000000
3  8200100 8200110 49.60000 6.133333 49.74889 6.106111   16.000000
4  8200100 8200510 49.60000 6.133333 49.61111 6.050000    4.857143
5  8200100 8200940 49.60000 6.133333 49.55129 5.845025   28.236842
6  8200100 8866001 49.60000 6.133333 49.68053 5.809972   37.000000
7  8200100 8869054 49.60000 6.133333 49.64396 5.904150   14.000000
8  8200101 8200100 49.63390 6.136765 49.60000 6.133333    7.000000
9  8200101 8200110 49.63390 6.136765 49.74889 6.106111   11.000000
10 8200110 8200100 49.74889 6.106111 49.60000 6.133333   17.074074", header = TRUE)

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但我真正需要的是对每一行都这样做。我尝试使用for循环，但由于某种原因，它会把

sf

包类搞砸。因此，我假设解决方案将涉及

apply（）

，但我不确定如何执行。

如果我们需要在每行上执行此操作，那么我们可以使用

pmap

library(purrr)
library(dplyr)
df%>%
  select(4, 6, 3, 5) %>% 
  pmap(~ c(...) %>% 
            matrix(., ncol = 2) %>% 
            st_linestring %>%
            st_sfc %>%
            st_sf(crc = 4326))

---

如果我们需要对每行执行此操作，那么我们可以使用

pmap

library(purrr)
library(dplyr)
df%>%
  select(4, 6, 3, 5) %>% 
  pmap(~ c(...) %>% 
            matrix(., ncol = 2) %>% 
            st_linestring %>%
            st_sfc %>%
            st_sf(crc = 4326))

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您可以使用

dplyr:：rowwise（）

进行行分组

df %>% rowwise() %>%
  mutate(line_sf = list(matrix(c(from_lon, to_lon, from_lat, to_lat), ncol = 2) %>%
           st_linestring()) ) %>%
   with(st_sfc(line_sf, crs = 4326)) %>%
   plot()

我重新安排了最后一行（在

绘图之前

），将10行观测值折叠为一个几何图形集，以便在此处绘图，但您可以将它们单独放置

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您可以使用

dplyr:：rowwise（）

进行行分组

df %>% rowwise() %>%
  mutate(line_sf = list(matrix(c(from_lon, to_lon, from_lat, to_lat), ncol = 2) %>%
           st_linestring()) ) %>%
   with(st_sfc(line_sf, crs = 4326)) %>%
   plot()

我重新安排了最后一行（在

绘图之前

），将10行观测值折叠为一个几何图形集，以便在此处绘图，但您可以将它们单独放置

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不需要dplyr的解决方案：

lsf <- mapply(function(a, b, c, d) {
  list(matrix(c(a, b, c, d), ncol = 2) %>%
    st_linestring())
  }, df$from_lon, df$to_lon, df$from_lat, df$to_lat) %>%
  st_sfc(crs = 4326)

plot(lsf)

lsf%
st_linestring（））
}，df$from_lon，df$to_lon，df$from_lat，df$to_lat）%>%
st_证监会（crs=4326）
绘图（lsf）

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不需要dplyr的解决方案：

lsf <- mapply(function(a, b, c, d) {
  list(matrix(c(a, b, c, d), ncol = 2) %>%
    st_linestring())
  }, df$from_lon, df$to_lon, df$from_lat, df$to_lat) %>%
  st_sfc(crs = 4326)

plot(lsf)

lsf%
st_linestring（））
}，df$from_lon，df$to_lon，df$from_lat，df$to_lat）%>%
st_证监会（crs=4326）
绘图（lsf）

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不幸的是，它不起作用<代码>is_numeric_matrix（x）中的错误：is.numeric（x）&&is.matrix（x）不是真的我假设这是因为在创建矩阵之前，缺少将第4列和第3列转换为向量、将第6列和第5列转换为数字的步骤。不幸的是，这是sf软件包的一个要求。不幸的是，它不起作用<代码>is_numeric_matrix（x）中的错误：is.numeric（x）&&is.matrix（x）不是真的我假设这是因为在创建矩阵之前，缺少将第4列和第3列转换为向量、将第6列和第5列转换为数字的步骤。不幸的是，这是sf包的要求。