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2 つの別々のデータセットがあります。1 つは参加者の位置を含み、もう 1 つは測定ステーションの位置と対応する値を異なる時点で含みます。以下に、サンプル データセットを生成します。

# dataset of value
yearmon <- c("Jan 1996","Jan 1996","Jan 1996","Jan 1996","Jan 1996","Jan 1996",
         "Feb 1996","Feb 1996","Feb 1996","Feb 1996","Feb 1996","Feb 1996",
         "Mar 1996","Mar 1996","Mar 1996","Mar 1996","Mar 1996","Mar 1996",
         "Apr 1996","Apr 1996","Apr 1996","Apr 1996","Apr 1996","Apr 1996",
         "May 1996","May 1996","May 1996","May 1996","May 1996","May 1996",
         "Jun 1996","Jun 1996","Jun 1996","Jun 1996","Jun 1996","Jun 1996")

lon <- c(114.1592, 114.1294, 114.1144, 114.0228, 113.9763, 113.9431)

lat <- c(22.35694, 22.31306, 22.33000, 22.37167, 22.37639, 22.45111)

STN <- c("A","B","C","D","E","F")

value <- runif(n=36, min=10, max=20)

df<- data.frame(STN,lon,lat)
df<- rbind(df,df,df,df,df,df)
df <- cbind(df,yearmon,value)
df$value[df$value < 12] <- NA


# dataset of participant location
id <- c(1,2,3,4)
lon.p <- c(114.3608, 114.1850, 114.1581, 114.1683)
lat.p <- c(22.44500, 22.33000, 22.28528, 22.37167)
participant <- data.frame(id,lon.p,lat.p)
#

サンプル データセットは以下のとおりです。各時点 (yearmon) における各ステーション (AF) と各参加者 (1-4) の間の距離を計算したいと考えています。そして、特定の時点の値を特定の参加者に割り当てます。最初に参加者をステーションに割り当てることはできませんでした。これは、ステーションの場所が異なる時点で変わる可能性があるためです (ただし、サンプル データセットでは変更されません)。

つまり、参加者 1 が 1996 年 1 月にステーション A の近くに住んでいる場合、17.03357 という値を割り当てる必要があります。

私は大圏距離を好みます。おそらく次のようなスクリプトを使用して計算します: rdist.earth(location1, location2 ,miles=FALSE, R=6371)

head(df,10)
   STN      lon      lat  yearmon    value
1    A 114.1592 22.35694 Jan 1996 17.03357
2    B 114.1294 22.31306 Jan 1996       NA
3    C 114.1144 22.33000 Jan 1996 17.98293
4    D 114.0228 22.37167 Jan 1996 15.98854
5    E 113.9763 22.37639 Jan 1996 16.78647
6    F 113.9431 22.45111 Jan 1996 18.89551
7    A 114.1592 22.35694 Feb 1996       NA
8    B 114.1294 22.31306 Feb 1996 19.90123
9    C 114.1144 22.33000 Feb 1996 17.88482
10   D 114.0228 22.37167 Feb 1996 13.80029

participant
  id    lon.p    lat.p
1  1 114.3608 22.44500
2  2 114.1850 22.33000
3  3 114.1581 22.28528
4  4 114.1683 22.37167

最後に、これが私が返したいものだと思います。（ただし、値が入力されています）

   id   lon.p     lat.p Apr 1996 Feb 1996 Jan 1996 Jun 1996 Mar 1996 May 1996
1   1 114.3608 22.44500 
2   2 114.1850 22.33000 
3   3 114.1581 22.28528 
4   4 114.1683 22.37167

ありがとうございました。

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いくつかのステップでそれを行う方法を次に示します。naive_dist距離メトリックのプレースホルダーとして関数を作成したことに注意してください。関数はここから来ます。

naive_dist <- function(long1, lat1, long2, lat2) {
  R <- 6371 # Earth mean radius [km]
  d <- acos(sin(lat1)*sin(lat2) + cos(lat1)*cos(lat2) * cos(long2-long1)) * R
  return(d) # Distance in km
}

dist_by_id <- by(participant, participant$id, FUN = function(x) 
  #you would use your distance metric here
  naive_dist(long1 = x$lon.p, long2 = df$lon, lat1 = x$lat.p, lat2 = df$lat)
  )

#function to find the min for each yearmon, by id
find_min <- function(id, data, by_data){
  data$dist_column = by_data[[id]]
  by(data, data$yearmon, FUN = function(x) x[which.min(x$dist_column),]$value)
}
#initialize
participant[,4:9] = 0
names(participant)[4:9] = as.character(unique(df$yearmon))
#use a for loop to fill in the values
for(i in 1:4){
 participant[i,4:9] = stack(find_min(id = i, data = df, by_data = dist_by_id))[,1] 
}

participant

  id    lon.p    lat.p Jan 1996 Feb 1996 Mar 1996 Apr 1996 May 1996 Jun 1996
1  1 114.3608 22.44500 17.36620 18.88409 19.53951 19.35646 13.00518 18.45556
2  2 114.1850 22.33000 17.36620 18.88409 19.53951 19.35646 13.00518 18.45556
3  3 114.1581 22.28528 18.57447 13.85192 17.52038       NA 16.14562 18.06435
4  4 114.1683 22.37167 17.36620 18.88409 19.53951 19.35646 13.00518 18.45556

明らかに、距離メトリックを変更すると、これらの結果が変わる可能性があります。

または、ここに を使用するオプションがdplyrあります。パフォーマンスが向上する可能性があるため、このソリューションを好む傾向があります。

library(dplyr)
df2 <- merge(df, participant, all = T) #merge the df's
#calculate distance
df2$distance <- naive_dist(long1 = df2$lon, lat1 = df2$lat,
                           long2 = df2$lon.p, lat2 = df2$lat.p)


df3 <- df2 %>%
  group_by(yearmon, id) %>%
  filter(distance == min(distance)) %>%
  select(id, yearmon, value)

participant2 <- participant
participant2[,4:9] <- 0
names(participant2)[4:9] <- as.character(unique(df$yearmon))

for(i in 1:4){
  participant2[i,4:9] = c(subset(df3, id == i)$value)
}

participant2

  id    lon.p    lat.p Jan 1996 Feb 1996 Mar 1996 Apr 1996 May 1996 Jun 1996
1  1 114.3608 22.44500 19.53951 18.88409 13.00518 17.36620 18.45556 19.35646
2  2 114.1850 22.33000 19.53951 18.88409 13.00518 17.36620 18.45556 19.35646
3  3 114.1581 22.28528 17.52038 13.85192 16.14562 18.57447 18.06435       NA
4  4 114.1683 22.37167 19.53951 18.88409 13.00518 17.36620 18.45556 19.35646
于 2016-07-04T19:07:55.087 に答える