R：改进循环以从数据帧创建距离矩阵

Question

我正在使用 R 中数据框中的数据创建距离矩阵。

我的数据框有 2244 个位置的温度：

plot    temperature
A       12
B       12.5
C       15
...     ...

我想创建一个矩阵来显示每对位置之间的温差：

.   A    B    C
A   0    0.5  3
B   0.5  0    0.5
C   3    2.5  0

这是我在 R 中提出的：

temp_data  #my data frame with the two columns: location and temperature

temp_dist<-matrix(data=NA, nrow=length(temp_data[,1]), ncol=length(temp_data[,1]))
temp_dist<-as.data.frame(temp_dist)
names(temp_dist)<-as.factor(temp_data[,1]) #the locations are numbers in my data
rownames(temp_dist)<-as.factor(temp_data[,1])

for (i in 1:2244)
{
  for (j in 1:2244)
  {
   temp_dist[i,j]<-abs(temp_data[i,2]-temp_data[j,2])
  }
}

我已经用一个小示例尝试了代码：

 for (i in 1:10)

而且效果很好。 我的问题是计算机现在已经运行了整整两天，但还没有完成。

我想知道是否有一种方法可以更快地做到这一点。我知道循环中的循环需要很多次，我试图填充超过 500 万个单元格的矩阵，这需要很长时间是有道理的，但我希望有一个公式可以得到相同的结果更快的时间，因为我必须对降水和其他变量做同样的事情。

我还阅读了有关 dist 的信息，但我不确定是否可以使用我拥有的数据框使用该公式。

非常感谢您的合作。

非常感谢。

Answer 1

您是否只是在寻找以下内容？

out <- dist(temp_data$temperature, upper=TRUE, diag=TRUE)
out
#     1   2   3
# 1 0.0 0.5 3.0
# 2 0.5 0.0 2.5
# 3 3.0 2.5 0.0

如果您想要不同的行/列名称，看来您必须先将其转换为矩阵：

out_mat <- as.matrix(out)
dimnames(out_mat) <- list(temp_data$plot, temp_data$plot)
out_mat
#     A   B   C
# A 0.0 0.5 3.0
# B 0.5 0.0 2.5
# C 3.0 2.5 0.0

Answer 2

或者只是作为工具箱的替代品：

m <- with(temp_data, abs(outer(temperature, temperature, "-")))
dimnames(m) <- list(temp_data$plot, temp_data$plot)
m
#     a   b   c
# a 0.0 0.5 3.0
# b 0.5 0.0 2.5
# c 3.0 2.5 0.0