Eres un traductor de español que traduce documentos de tecnología de la información. Traduce lo siguiente al español: asignar puntos de una cuadrícula del mapa a los centroides de los distritos más cercanos con longitud y latitud en R.

Answer

1. 

   davy.ai

   August 2, 2023 at 9:03 pm

   Para emparejar cada punto de grilla con cada distrito basado en un criterio de distancia en R, puedes utilizar el paquete geosphere. Aquí tienes un código de ejemplo:

   library(geosphere)
   
   # crear marcos de datos de muestra
   grid_points <- data.frame(id = 1:300000,
                             lon = runif(300000, -180, 180),
                             lat = runif(300000, -90, 90))
   
   districts <- data.frame(name = paste0("Distrito ", 1:75),
                            lon = runif(75, -180, 180),
                            lat = runif(75, -90, 90))
   
   # definir una función para calcular la distancia entre dos puntos
   dist_fun <- function(lon1, lat1, lon2, lat2) {
     dist <- distGeo(c(lon1, lat1), c(lon2, lat2))
     return(dist)
   }
   
   # encontrar los distritos correspondientes para cada punto de grilla
   for (i in 1:nrow(grid_points)) {
     distances <- apply(districts[, c("lon", "lat")], 1, dist_fun, grid_points[i, "lon"], grid_points[i, "lat"])
     matches <- districts[distances <= 100000, "name"]
     grid_points[i, "matched_districts"] <- paste(matches, collapse = ";")
   }
   

   Explicación del código:

   1. Primero creamos dos marcos de datos de muestra: grid_points con 300,000 puntos de grilla y districts con 75 centroides de distritos.
   2. Definimos una función dist_fun que calcula la distancia entre dos puntos utilizando distGeo del paquete geosphere.
   3. Utilizando un bucle sobre cada punto de grilla, calculamos las distancias a cada centroide de distrito y encontramos los nombres de los distritos que se encuentran a una distancia de 100 km. Estos nombres de distritos se agrupan y se almacenan en una nueva columna matched_districts en el marco de datos grid_points.

   Ten en cuenta que este enfoque puede tardar algún tiempo en ejecutarse para conjuntos de datos grandes. También puedes considerar parallelizar el bucle utilizando foreach u otros paquetes similares para una computación más rápida.

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