R语言合并数据框报错：Lat_long为sfc_MULTIPOLYGON/sfc对象

问题描述 #

我有一个过滤后的Id数据框，结构如下：

ID    Bonus
35    25.54
36    24.32
37    43.23
38    24.43
39    34.21
40    23.12

想要将其与包含空间数据的City数据框合并：

ID   City       Lat_Long
35   Paris      list(67.14.6552, 67.33539)...
36   Oslo       list(70.24.5215, 62.53525)...
37   Berlin     list(62.54.3533, 64.63438)...
38   Rome       list(67.34.2458, 68.13539)...
39   London     list(65.54.6215, 69.23139)...
40   Barcelona  list(61.54.3055, 62.73520)...
41   Vilnius    list(64.54.6051, 61.23535)...
# 另有500多行数据

期望合并后的Id_city结构如下：

ID   City       Lat_Long                           Bonus
35   Paris      list(67.14.6552, 67.33539)...      25.54
36   Oslo       list(70.24.5215, 62.53525)...      24.32
37   Berlin     list(62.54.3533, 64.63438)...      43.23
38   Rome       list(67.34.2458, 68.13539)...      24.43
39   London     list(65.54.6215, 69.23139)...      34.21
40   Barcelona  list(61.54.3055, 62.73520)...      23.12

使用dplyr的inner_join尝试合并时：

Id_city <- inner_join(Id, City, by = "ID")

报错提示：Column Lat_long is a sfc_MULTIPOLYGON/sfc object

解决方案 #

这个报错是因为City是sf类型的空间数据框，普通的dplyr合并函数没法直接处理带空间列的sf对象，下面两种方法可以解决：

方法1：用sf包的st_join直接合并 #

st_join是sf包专为空间数据框设计的合并函数，支持按属性（比如这里的ID）匹配：

# 先加载sf包
library(sf)
Id_city <- st_join(City, Id, by = "ID", join = st_equals)

• join = st_equals用来指定按属性精确匹配，保证只合并ID相同的行
• 注意参数顺序：第一个传sf对象（也就是City），第二个传普通数据框（Id）

方法2：先转普通数据框合并，再转回sf对象 #

如果习惯用dplyr的合并逻辑，可以先把City的空间属性移除，转成普通数据框，合并后再恢复sf类型：

library(dplyr)
library(sf)

# 把sf对象转成普通数据框（保留空间列数据）
City_df <- st_drop_geometry(City)
# 执行常规合并
Id_city_df <- inner_join(Id, City_df, by = "ID")
# 重新转为sf对象，指定空间列名称
Id_city <- st_as_sf(Id_city_df, sf_column_name = "Lat_Long")

注意要点 #

• 确保两个数据框的ID列类型一致（都是数值或字符），不然会匹配失败
• 如果City的空间列不是Lat_Long，要对应修改代码里的列名
• 用st_join会保留sf对象的空间特性，适合后续做空间分析操作

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Anne Soled