在R中计算鸟类当日取食点与前一日选择取食点的距离

问题描述 #

需要为鸟类取食数据创建一个新变量，计算当日每个取食点与**该鸟类前一日选中的取食点（即bp==1且日期为前一日的行）**之间的欧氏距离。示例数据如下：

library(tibble)
reprex <- tibble(bird = c("A", "A", "A", "B", "B", "B", "C", "C"),
                 feedLoc = c("x","y", "x", "x", "y", "x", "y", "z"),
                 date = as.Date(c("2020-05-10", "2020-05-11", "2020-05-11", 
                                  "2020-05-24", "2020-05-25", "2020-05-25",
                                  "2020-05-22", "2020-05-23")),
                 h = c(100, 123, 45, 75, 89, 64, 99, 101),
                 v = c(89, 23, 65, 92, 29, 90, 120, 34),
                 bp = c(1, 1, 0, 1, 0, 1, 1, 0))

原数据输出：

# A tibble: 8 × 6
  bird  feedLoc date           h     v    bp
  <chr> <chr>   <date>     <dbl> <dbl> <dbl>
1 A     x       2020-05-10   100    89     1
2 A     y       2020-05-11   123    23     1
3 A     x       2020-05-11    45    65     0
4 B     x       2020-05-24    75    92     1
5 B     y       2020-05-25    89    29     0
6 B     x       2020-05-25    64    90     1
7 C     y       2020-05-22    99   120     1
8 C     z       2020-05-23   101    34     0

最初尝试按bird和feedLoc分组、按日期排序后用lag()函数偏移坐标，但排序后的上一行不一定是前一日的数据，导致计算错误。

解决方案 #

核心思路是先提取每个鸟类前一日选中的取食点坐标，再通过日期匹配将坐标合并到原表，最后计算欧氏距离。使用dplyr实现：

library(dplyr)

# 1. 提取bp=1的行，生成匹配当日的键（date+1），并保留前一日的坐标
prev_selected <- reprex %>%
  filter(bp == 1) %>%
  mutate(match_date = date + 1) %>%
  select(bird, match_date, prev_h = h, prev_v = v)

# 2. 原表与前一日选中点左连接，计算距离
result <- reprex %>%
  left_join(prev_selected, by = c("bird" = "bird", "date" = "match_date")) %>%
  mutate(
    distance_to_prev_bp = case_when(
      !is.na(prev_h) ~ sqrt((h - prev_h)^2 + (v - prev_v)^2),
      TRUE ~ NA_real_  # 没有前一日选中点时设为NA
    )
  ) %>%
  select(-match_date)  # 移除辅助列

print(result)

输出结果 #

# A tibble: 8 × 7
  bird  feedLoc date           h     v    bp prev_h prev_v distance_to_prev_bp
  <chr> <chr>   <date>     <dbl> <dbl> <dbl>  <dbl>  <dbl>                <dbl>
1 A     x       2020-05-10   100    89     1     NA     NA                   NA
2 A     y       2020-05-11   123    23     1    100     89                 72.8
3 A     x       2020-05-11    45    65     0    100     89                 57.7
4 B     x       2020-05-24    75    92     1     NA     NA                   NA
5 B     y       2020-05-25    89    29     0     75     92                 65.8
6 B     x       2020-05-25    64    90     1     75     92                 11.2
7 C     y       2020-05-22    99   120     1     NA     NA                   NA
8 C     z       2020-05-23   101    34     0     99    120                 86.0

说明 #

• 首先筛选bp==1的行，将日期加1作为match_date，这样当日的行可以通过bird和date精准匹配到前一日的选中点。
• 左连接确保所有原表行都被保留，没有前一日数据的行（如每个鸟类的第一条记录）距离设为NA。
• 直接用欧氏距离公式sqrt((h - prev_h)^2 + (v - prev_v)^2)完成计算。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者milburns