使用Google_distance r函数量化距离

lmyy7pcs 于 2023-01-03 发布在 Go

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我尝试使用Google_distance r函数来量化地点之间的距离。我已经运行了Google_distance函数的示例，但地点之间的距离缺失。其他字段完整，但距离不完整。
我已经激活了距离API从谷歌.
代码为：

key <- "your key here"
set_key(key = key, api = "distance")
google_keys()

df <- google_distance(origins = list(c("Melbourne Airport, Australia"),
                                     c("MCG, Melbourne, Australia"),
                                     c(-37.81659, 144.9841)),
                      destinations = c("Portsea, Melbourne, Australia"),
                      key = key) 

head(df)

$destination_addresses
\[1\] "Portsea VIC 3944, Australia"

$origin_addresses
\[1\] "Melbourne Orlando International Airport (MLB), 1 Air Terminal Pkwy, Melbourne, FL 32901, USA"
\[2\] "Brunton Ave, Richmond VIC 3002, Australia"  
\[3\] "Jolimont, Wellington Cres, East Melbourne VIC 3002, Australia"

$rows
\*\*\* Empty \*\*\*
$status
\[1\] "OK"

也许，我需要打开其他谷歌API，但我不知道是哪些。你有什么想法，我可以解决这个问题？
欢迎提出任何建议和改进，非常感谢

r

来源：https://stackoverflow.com/questions/71606039/quantifying-the-distance-using-google-distance-r-function

1条答案

按热度按时间

bd1hkmkf1#

问题可能出在您的API或设置中。您确定您选择了正确的API或设置吗？默认代码对我有效，并按预期返回行。我使用的是Distance Matrix API。

df <- google_distance(origins = list(c("Melbourne Airport, Australia"),
                                     c("MCG, Melbourne, Australia"),
                                     c(-37.81659, 144.9841)),
                      destinations = c("Portsea, Melbourne, Australia"),
                      key = key) 

head(df)

$destination_addresses
[1] "Portsea VIC 3944, Australia"

$origin_addresses
[1] "Melbourne Airport (MEL), Melbourne Airport VIC 3045, Australia" "Brunton Ave, Richmond VIC 3002, Australia"                     
[3] "Jolimont, Wellington Cres, East Melbourne VIC 3002, Australia" 

$rows
                                  elements
1 133 km, 133291, 1 hour 41 mins, 6043, OK
2 108 km, 107702, 1 hour 24 mins, 5018, OK
3 108 km, 108451, 1 hour 25 mins, 5074, OK

$status
[1] "OK"

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