R语言使用距离矩阵求出邻近商店的数量

j2datikz 于 2022-12-06 发布在其他

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我有一个商店及其彼此间相对距离的矩阵，类似于此表，有3000行和3000列。我想创建一个新表，显示距离每个商店5公里或更近的商店数。
| | 商店1|
| - -|- -|
| 商店1|不适用|
| 商店2| 200（百万）|
我用一个数据框创建了这个距离矩阵，它包含每个悬挂物的x坐标和y坐标。

dist_matrix <- st_distance(df)
diag(dist_matrix) <- NA

这样就得到了一个矩阵，其中包含了悬挂物到下一个悬挂物的距离，单位为米。
我想找出位于每个商店5公里半径内的商店数量。我尝试这样做：`

#making the matrix into a data frame
dist_matrix <- data.frame(dist_matrix)
names(dist_matrix) <- df$store_id
rownames(dist_matrix) <- df$store_id

close <- dist_matrix %>%
mutate(ID=rownames(.)) %>%
gather('closest','dist',-ID) %>%
filter(!is.na(dist)) %>%
arrange(dist)

但它似乎不起作用。有人对如何解决这个问题有投入吗？

来源：https://stackoverflow.com/questions/74590770/find-number-of-close-stores-using-a-matrix-of-distances

2条答案

按热度按时间

mum43rcc1#

我相信你会发现使用基函数colSums()是很有用的，它与一个小于你所需要的任何阈值的逻辑距离矩阵配对。
由于我无法访问您的数据，我将使用我最喜欢的三北卡罗来纳州城镇的距离矩阵（因为nc.shp位于{sf}）。
此示例的作用是：

它计算三个城市的距离矩阵，去掉单位维以便于计算（无需记住我们讨论的是米）
提供距离矩阵名称，以便于使用
创建距离小于150000米的逻辑矩阵logi
计算小于150000米的距离矩阵的列和。

请注意，每个城市都会自动包含在内（距离为零--它位于原始矩阵的对角线上），因此您需要减去1。或者，就像您在原始代码中所做的那样，将diagonal设置为NA，并使用na.rm = TRUE/执行colSums()，只要执行两个中的一个即可。

library(sf)
library(dplyr)

cities <- data.frame(name = c("Raleigh", "Greensboro", "Wilmington"),
                     x = c(-78.633333, -79.819444, -77.912222),
                     y = c(35.766667, 36.08, 34.223333)) %>% 
  st_as_sf(coords = c("x", "y"), crs = 4326)

result <- cities %>% 
  st_distance() %>% 
  units::drop_units()

colnames(result) <- cities$name

logi <- result < 150000 # here will be your 500 meters

colSums(logi)
# Raleigh Greensboro Wilmington 
#       2          2          1

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3htmauhk2#

这有用吗？

dist_matrix |>
  filter_all(all_vars(.<=5000)) #assuming 5000m

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