R 计数距离太长

我有一个超过1000万行的数据帧。 我想计算lat-lon对之间的距离，并将它们添加到nem列中。 我已经尝试运行脚本（见下文），但它花费的时间太长（超过5个小时）。 有什么技巧可以提高这个过程的速度吗？我使用geosphere包计算lat-lon对之间的距离

for (i in seq_len(nrow(dm_kekk)))
{
dm_kekk$dist[i]<-distm (c(dm_kekk$lon[i], dm_kekk$lat[i]), 
                         c(dm_kekk$lon_ok[i], dm_kekk$lat_ok[i]), 
                         fun = distHaversine)

}

for（i在seq_len（nrow（dm_kekk））中）
{
dm_kekk$dist[i]总是给出一些数据和输出的示例，以使回答问题更容易一些。
一种选择是，您只需并行处理或尝试使用
dplyr
mutate

library(doParallel)
cores <- detectCores() -1
cl <- makeCluster(cores)
registerDoParallel(cl)

oper_dist <- foreach(i=1:seq_len(nrow(dm_kekk))) %dopar% {
library(geosphere)
  distm (c(dm_kekk$lon[i], dm_kekk$lat[i]), 
                     c(dm_kekk$lon_ok[i], dm_kekk$lat_ok[i]), 
                     fun = distHaversine)
}
stopCluster(cl)
dm_kekk$dist <- do.call(c, oper_dist)

谢谢你的回答。dplyr方式给出了一个错误，所以正确的代码看起来像：
mutate（dist=distm（cbind（lon，lat），cbind（lon_ok，lat_ok，fun=distHaversine））
.HI@deaux，如果解决方案有效，您能将问题标记为正确吗？此外，您是否进行了基准测试以找出哪种解决方案是最佳的？HI@Hanjo Jo'burg Odendaal！dplyr方法比并行方法快得多。但是distm的语法不正确。正确的代码看起来像：
mutate（dist=distm（cbind（lon，lat），cbind（lon_-ok，lat_-ok，fun=distHaversine））
。
library(dplyr)

dm_kekk %>% mutate(dist = distm(lon, lat, lon_ok, lat_ok, fun = distHaversine))