R语言中距离矩阵转DataFrame及三种统计方法正确性验证

背景 #

• 使用R语言开发，现有两个包含人员经纬度信息的DataFrame：df_1、df_2
• 核心需求：计算df_1与df_2中所有人员对的haversine距离，针对df_1中每个人员统计到df_2人员的最近距离、最远距离、平均距离等指标

已尝试的三种统计分析方法 #

1. 方法1：将生成的距离矩阵转换为长格式DataFrame后，进行聚合统计
2. 方法2：直接对距离矩阵按行应用统计函数（如min()、max()、mean()）
3. 方法3：通过笛卡尔积生成人员配对DataFrame，计算每对的haversine距离后再聚合统计

结果对比 #

• 方法1的统计结果（例如alex的最近距离为342米）与原始距离矩阵的数值不符
• 方法2和方法3的统计结果完全一致，且与原始距离矩阵的数值匹配

提问 #

是否可以直接判定方法1错误，方法2、3正确？

内容的提问来源于stack exchange，提问作者stats_noob