计算不同数据框中坐标之间的距离

关于错误消息的注意

• 您的dist(dfAB, dfCD)波谷错误，因为的第二个参数dist()是描述距离计算方法的字符串（例如“欧几里得”）；
• 您dfAB和dfCD数据框中的坐标元组是字符串。因此，即使dist()允许您计算两个数据帧的每个元素之间的距离，也会出错。

我的方法不是很优雅，但是也许可以开始考虑如何处理数据了。

数据

set.seed(60007561)

dat <- split(rpois(60, 2), paste0('df_', rep(letters[1:4], each = 15)))

for(i in names(dat)) {
  assign(
    i, 
    data.frame(split(dat[[i]], rep(letters[1:5], each = 3)))
    )
}

# inspect the data

head(
  do.call(
    cbind,
    lapply(
      list(df_a, df_b, df_c, df_d), 
      cbind, 
      data.frame(' ' = rep(' ', 3), check.names = F)
      )
  )
)

#   a b c d e   a b c d e   a b c d e   a b c d e  
# 1 1 2 1 2 3   0 2 1 2 1   5 0 2 2 0   2 5 2 3 3  
# 2 5 0 2 0 3   2 5 1 2 3   0 0 4 2 2   3 1 1 1 2  
# 3 3 2 1 3 0   4 2 0 2 2   0 3 1 2 0   2 2 5 1 4 

溶出度

做两个tibbles的列a...e，其中每个列中包含的列的数据帧x, y对应于从数据帧中的数据df_a，df_b; 和df_c，df_d分别。第一个合成的三角形对应于点，第二个斜度对应于点：

df_ab <- as_tibble(lapply(map2(df_a, df_b, ~ list(x = .x, y = .y)), as.data.frame))
df_cd <- as_tibble(lapply(map2(df_c, df_d, ~ list(x = .x, y = .y)), as.data.frame))
#df_ab
# # A tibble: 3 x 5
#     a$x    $y   b$x    $y   c$x    $y   d$x    $y   e$x    $y
#   <int> <int> <int> <int> <int> <int> <int> <int> <int> <int>
# 1     1     0     2     2     1     1     2     2     3     1
# 2     5     2     0     5     2     1     0     2     3     3
# 3     3     4     2     2     1     0     3     2     0     2
#
#df_cd
# # A tibble: 3 x 5
#     a$x    $y   b$x    $y   c$x    $y   d$x    $y   e$x    $y
#   <int> <int> <int> <int> <int> <int> <int> <int> <int> <int>
# 1     5     2     0     5     2     2     2     3     0     3
# 2     0     3     0     1     4     1     2     1     2     2
# 3     0     2     3     2     1     5     2     1     0     4

从计算之间的欧几里德距离从数据到数据：

distances <- map2_df(
  df_ab,
  df_cd,
  ~ sqrt((.x$x - .y$x)^2 + (.x$y - .y$y)^2)
)

#distances
# # A tibble: 3 x 5
#       a     b     c     d     e
#   <dbl> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl>
# 1  4.47  3.61  1.41  1     3.61
# 2  5.10  4     2     2.24  1.41
# 3  3.61  1     5     1.41  2   

请注意，上表表示从列a ... e的每个点到第一个表的距离，到第二个表中的相应点的距离

绘制列的距离a（以验证方法或只是为了好玩）：

sgms <- data.frame(
  x    = df_a$a,
  y    = df_b$a,
  xend = df_c$a,
  yend = df_d$a,
  l    = round(distances$a, 1)
  ) %>%
  mutate(lx = (x + xend) / 2, ly = (y + yend) / 2)

ggplot(data = sgms, aes(x = x, y = y, xend = xend, yend = yend)) +
  geom_segment(lty = 3, arrow = arrow(10, ,'closed', ends = 'last')) +
  geom_label(aes(x = lx, y = ly, label = l)) +
  geom_point(aes(x = x, y = y), pch = 21, size = 3.5) +
  geom_text(aes(x = x, y = y, label = sprintf('(%d, %d)', x, y)), vjust = 2) +
  geom_point(aes(x = xend, y = yend), pch = 22, size = 3.5) +
  geom_text(aes(x = xend, y = yend, label = sprintf('[%d, %d]', xend, yend)), vjust = -2) +
  expand_limits(y = c(-.5, 5.5), x = c(-.5, 5.5)) +
  ggtitle('Distances btw df_ab, df_cd; col. a') +
  ggthemes::theme_tufte()