关于 R:R – 寻找不同 id 值的质心

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R - Finding centroids of different id values

我正在尝试找到我创建的 SpatialPointsDataFrame 的质心。以下是名为"spdf"的数据框片段。

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Name X Y
1 16 56 39
2 16 57 39
3 16 55 38
4 16 55 37
5 16 54 38
6 16 55 39
7 16 55 40
8 12 58 41
9 12 56 45
10 12 58 43
11 12 56 42
12 12 55 44
13 12 55 47

我正在使用"rgeos"包中的"gCentroid"函数来识别质心。我可以使用 gCentroid(spdf, byid = FALSE) 计算整个数据帧的质心，但是当我尝试使用 gCentroid(spdf, byid = TRUE, id ="Name") 根据"名称"字段计算质心时出现错误。换句话说，根据上面的数据，我想得到名称"12"和"16"的两个质心。 gCentroid 上关于"id"字段的文档很少。有人对我如何计算每个"名称"的质心有任何建议吗？

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文档有点混乱，但是您没有指定 ID 输入，而是指定了输出。您的示例中的每个点都有自己的 ID(数据框的行名，根据定义必须是唯一的)。但是，您可以通过 df$Name 中的唯一值对数据框进行子集化并以这种方式计算质心，从而轻松获得所需的输出...

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ctrs <- lapply( unique( df$Name ) , function(x) gCentroid( SpatialPoints( df[ df$Name == x , c('X','Y') ] ) ) )
setNames( ctrs , unique(df$Name ) )
#$`16`
#SpatialPoints:
# x y
#1 55.28571 38.57143
#Coordinate Reference System (CRS) arguments: NA

#$`12`
#SpatialPoints:
# x y
#1 56.33333 43.66667
#Coordinate Reference System (CRS) arguments: NA

附言我一直认为你应该能够做到这一点，我有一个 SpatialCollections 的对象，但似乎你不能指定一个 list 相同类型的空间对象(尽管该类的文档说)。

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如果你通过取 X 和 Y 值的平均值来计算质心，你可以使用 aggregate:

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aggregate(.~Name, data=dat, mean)
# Name X Y
# 1 12 56.33333 43.66667
# 2 16 55.28571 38.57143

这似乎与 gCentroid:

的结果相匹配

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library(sp)
library(rgeos)
spdf <- dat
coordinates(spdf) <- c("X","Y")
gCentroid(spdf[spdf$Name == 12,], byid=FALSE)
# SpatialPoints:
# x y
# 1 56.33333 43.66667
# Coordinate Reference System (CRS) arguments: NA
gCentroid(spdf[spdf$Name == 16,], byid=FALSE)
# SpatialPoints:
# x y
# 1 55.28571 38.57143
# Coordinate Reference System (CRS) arguments: NA

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