我试图反转地理编码一个大型数据集(大约100k).我使用revgeocode了包中的功能ggmap.我得到了一个条目的结果
48 Grand View Terrace, San Francisco,
CA 94114, USA
48 Grand View Terrace Eureka Valley San Francisco
San Francisco County California United States
postal_code postal_code_suffix
,但我需要自动化该过程并将其用于整个数据集.
我试过了
r <- lapply(revgeocode(location = (c(z$lon),c(z$lat)),
output = "more",
messaging = FALSE, sensor = FALSE, override_limit = FALSE,
client = "", signature = ""))
并在每一步中得到意外','的错误.
我也尝试编写以下循环
r <- for(i in 1:10){
revgeocode(location = ("z$lon", "z$lat"),output = "more", messaging = FALSE, sensor = FALSE, override_limit = FALSE,client = "", signature …我使用该bigrquery包成功地将 Google BigQuery 与 R 环境连接起来。
我已经定义了一个sql提取报告的语句。使用该 bq_table_download函数时，出现以下错误。
Invalid value at 'start_index' (TYPE_UINT64), "1e+05" [invalid]
代码：
sql <- "SELECT * FROM ABC"
df <- bq_project_query(billing, sql)
data <- (bq_table_download(df))
在这个问题上几乎没有帮助。先感谢您。
我试图在参考我的原始 data.frame 的 data.frame 中找到最接近的 LAT_LON 的 ID。我已经通过将 data.frames 合并到一个唯一标识符上并根据distHaverSine来自geosphere. 现在，我想更进一步，加入没有唯一标识符的 data.frames 并找到最接近 LAT-LON 的 ID。合并后我使用了以下代码：
v3 <-v2 %>% mutate(CTD = distHaversine(cbind(LON.x, LAT.x), cbind(LON.y, LAT.y)))
数据：
loc <- data.frame(station = c('Baker Street','Bank'),
lat = c(51.522236,51.5134047),
lng = c(-0.157080, -0.08905843),
postcode = c('NW1','EC3V'))
stop <- data.frame(station = c('Angel','Barbican','Barons Court','Bayswater'),
lat = c(51.53253,51.520865,51.490281,51.51224),
lng = c(-0.10579,-0.097758,-0.214340,-0.187569),
postcode = c('EC1V','EC1A', 'W14', 'W2'))
作为最终结果，我想要这样的东西：
df <- data.frame(loc = c('Baker Street','Bank','Baker Street','Bank','Baker Street','Bank','Baker
Street','Bank'),
stop = c('Angel','Barbican','Barons Court','Bayswater','Angel','Barbican','Barons Court','Bayswater'),
dist = …