对 R 中 DF 列子集的所有可能组合执行函数答案

【问题标题】：Performing a function on all possible combinations of a subset of DF columns in R对 R 中 DF 列子集的所有可能组合执行函数
【发布时间】：2015-04-15 04:03:47
【问题描述】：

我想计算纬度/经度坐标的行对之间的距离。这可以通过 earth.dist 等各种函数轻松完成。我被困的地方是我希望这成为每晚数据质量检查过程的一部分，其中对的数量会发生变化。每行都是唯一的主题/人。有时，一些受试者可能有四组坐标，有时最大的可能是三组。有没有一种优雅的方式来执行这个计算，例如，所有可能的组合：

combn(geototal, 2])

，其中 geototal 是给定日期的坐标集数，例如x = 4 对于集合：

latitude.1, longitude.1, latitude.2, longitude.2, latitude.3, longitude.3 latitude.4, longitude.4.

我当前的循环看起来像这样，但当然错过了许多可能的组合，尤其是。当 X 大于 4 时。

x = 1; y = 2 
while(x <= geototal) 
{
  if (y > geototal) break;
  eval(parse(text = sprintf("df$distance%d_%d = earth.dist(longitude.%d,latitude.%d,longitude.%d,latitude.%d)", x, y, x, x, y, y)));
  x <- x + 1; 
  y <- y + 1;
}

感谢您对此的任何想法！

【问题讨论】：

标签： r combn

【解决方案1】：

试试这样的

# Using a built in dataset from library(fossil)
data(fdata.lats)
df = fdata.lats@coords

# Function to do calculate pairwise distance
foo = function(df) {
  # Find the number of pairs
  n = nrow(df)
  # Find all combination
  l = t(combn(n, 2))
  # Loop over all combination and calculate distance, store output in vector
  t = apply(l, 1, function(x) {earth.dist(df[x,])})
  # Return the list of pairs and their distance, modify here if you want to print something instead
  cbind(l, t)
}

# Test run
foo(df)

                    t
 [1,]  1  2  893.4992
 [2,]  1  3  776.3101
 [3,]  1  4 1101.1145
 [4,]  1  5 1477.4800
 [5,]  1  6  444.9052
 [6,]  1  7  456.5888
 [7,]  1  8 1559.4614
 [8,]  1  9 1435.2985
 [9,]  1 10 1481.0119
[10,]  1 11 1152.0352
[11,]  1 12  870.4960
[12,]  2  3  867.2648
[13,]  2  4  777.6345
[14,]  2  5  860.9163
...

【讨论】：