确定两个邮政编码之间的距离（mapdist 的替代方案）答案

【问题标题】：Determining the distance between two ZIP codes (alternatives to mapdist)确定两个邮政编码之间的距离（mapdist 的替代方案）
【发布时间】：2013-06-26 01:29:04
【问题描述】：

我想计算大约之间的距离。 100,000 个不同的邮政编码。我知道ggmap 包中的mapdist 函数

mapdist 完美运行：

library(ggmap)
mapdist('Washington', 'New York', mode = 'driving')

#         from       to      m      km    miles seconds  minutes    hours
# 1 Washington New York 366284 366.284 227.6089   13997 233.2833 3.888056


mapdist('20001', '10001', mode = 'driving')

#    from    to      m      km    miles seconds minutes    hours
# 1 20001 10001 363119 363.119 225.6421   13713  228.55 3.809167

但是，mapdist 依赖于 Google Geocoding API，该 API 受到每天 2,500 个地理位置请求的查询限制的限制。

您是否知道任何替代 r 代码可以使用具有更高请求限制的其他服务（例如诺基亚地图或 Bing）来计算两点之间的距离？

【问题讨论】：

作为替代方案，您可以使用Imap 包中的gdist 来计算Great-circle distance，但我认为您需要获取纬度/经度坐标...
@agstudy 好点。我相信rdist 包中还有一个Haversine 公式。这样做的好处是您只需要每个点进行一次地理编码查找，而不是每对点进行一次地理编码查找。这无关紧要（如果您只想从不同的点对进行观察）或可能很重要（如果您的所有路线都从同一点开始）

标签： r google-maps-api-3 geospatial spatial ggmap

【解决方案1】：

taRifx.geo::georoute（仅在我推出另一个更新之前可用here，届时它将通过install.packages 提供）可以使用必应地图（我相信它支持每天 25k）并且可以返回距离。

georoute( c("3817 Spruce St, Philadelphia, PA 19104", 
            "9000 Rockville Pike, Bethesda, Maryland 20892"), 
             verbose=TRUE, returntype="time", 
             service="bing" )

您必须获得一个 Bing Maps API 密钥并将其设置在您的 R 全局选项中（理想的位置是在 .Rprofile），但该密钥是免费的：

options(BingMapsKey="whateverBingGivesYouForYourKey")

【讨论】：

+1！好东西。每天 25k 对 Bing 来说确实是个好点。
您也可以使用taRifx.geo::geocode 使用必应进行地理编码。
地理编码是查找（纬度/经度）的过程吗？抱歉，我不知道地理术语...
是的。将地址转换为纬度/经度对。 ggmaps 的功能在某些方面更完整，但仅限 Google 地图。

【解决方案2】：

这可能很简单，但一个完全免费的选择是使用Census ZCTA geography data 获取每个邮政编码的坐标，然后计算坐标之间的Haversine distances（或一些类似的距离度量）。

【讨论】：

【解决方案3】：

如果您启动新的 R 会话并在新会话中运行 library(ggmap)，则可以再进行 2500 次查询。

函数distQueryCheck() 显示剩余的查询数。

【讨论】：