用R语言处理一系列轨迹数据（点由经纬度表示）时，用到了了几个常见的函数。

1.去除带有NA的行，采用complete.cases();

temp <- temp[complete.cases(temp), ];

 其中temp为你的数据，这样就可以将带有NA的行全部删除。

2.获得数据的行数，采用nrow()；

n_user <- nrow(user_order);

3.建立一个长度任意的空向量，采用vector(mode = "numeric", length = N);

radius <- vector(mode = "numeric", length = n_user);

 4.将数据按照某一列/行进行排序，采用order()；

user_order <- user_7day_user11[order(user_7day_user11[,1]), ];

 例如，这个是将user_7day_user11这个数据，按照第一列的数据进行排序。

5.建立一个维数自定义的矩阵，采用matrix(x, nrow=NROW, ncol=NCOL)；

temp <- t(matrix(as.vector(t(temp)), nrow = 2, ncol = n_day*24));

 这里还用到了t()函数对矩阵进行转置。

6.超级有用的距离计算！根据经纬度计算距离，有两种，分别在“geosphere”和“SoDA”这两个包中，两者都适用于向量的计算。

distm() in package geosphere

geoDist() in package SoDA

（1）geoDist(lat1, lon1, lat2, lon2, NAOK = TRUE, DUP = TRUE)，得到前面的lat1,lon1与后面的lat2,lon2间的距离；

（2）distm(x,y)，x为lon,lat的数据，y也为lon,lat数据，注意他的经纬度顺序与上面不一样，得到距离矩阵。

radius[i] <- mean(distm(temp_location, rg[i,]));

 这里的temp_location为XX行2列的数组，分别为一组点的longitude与latitude；rg为这系列点的重心（经纬度的均值），所以我这里求的是回旋半径（gyration）。

7.终于尝试用apply(x, row/col, function)，真的很好用。

这个函数的意思就是对数据x进行操作；第二个参数row/col代表，若为1，则是对行进行操作，若为2，则是对列进行操作；第三个参数就是你要用的函数。

rg[i,] <- apply(temp_location, 2, mean);

 这里用它求一系列点的重心。

8.系统时间函数，Sys.time()。

9.对行进行求和，采用rowSums(data) 。

count_location[j] <- sum(rowSums(temp_location-temp) == 0);

这里是完成了temp_location与temp这两个矩阵行对应相等的行数。

10.最后贴几段计算移动熵、移动重心、移动半径、出现地点次数的代码。

% 读入轨迹和用户数据，并进行排序（按照imei进行排序）tra_7day_user11 <- read.csv("/Users/guosh/Documents/Courses/spatial data mining/exportData/tra_7day_user11.csv", sep = ",", header = FALSE);user_7day_user11 <- read.csv("/Users/guosh/Documents/Courses/spatial data mining/exportData/user_7day_user11.csv", sep = ",", header = FALSE);tra_order <- tra_7day_user11[order(tra_7day_user11[,2]), ];user_order <- user_7day_user11[order(user_7day_user11[,1]), ];% 计算移动熵start_time <- Sys.time();n_user <- nrow(user_order);count <- 1;entropy <- cbind(user_order, vector(mode = "numeric", length = n_user));for (i in 1:n_user){	count0 <- count;	n_day <- user_order[i,2];	count <- count0+n_day;	temp <- tra_order[count0:(count-1), 3:50];	temp <- t(matrix(as.vector(t(temp)), nrow = 2, ncol = n_day*24));	temp <- temp[complete.cases(temp), ]; % 去掉NA值	location <- unique(temp);	n_location <- nrow(location);	count_location <- vector(mode = "numeric", length = n_location);	for (j in 1:n_location){		temp_location <- data.frame(lon = vector(mode = "numeric", length = nrow(temp)), lat = vector(mode = "numeric", length = nrow(temp)));		temp_location$lon <- location[j,1];		temp_location$lat <- location[j,2];		count_location[j] <- sum(rowSums(temp_location-temp) == 0); % 判断某一行出现的次数	}	p_location <- count_location/nrow(temp);	entropy[i,3] <- -sum(p_location*log(p_location,2));}end_time <- Sys.time();duration <- end_time-start_time; % 实验花费了2.10552小时% 计算移动半径% 统计用户出现的不同地点的个数start_time <- Sys.time();rg <- data.frame(lon = vector(mode = "numeric", length = n_user), lat = vector(mode = "numeric", length = n_user));radius <- vector(mode = "numeric", length = n_user);place <- vector(mode = "numeric", length = n_user);freq <- vector(mode = "numeric", length = n_user);count <- 1;for (i in 1:n_user){	count0 <- count;	n_day <- user_order[i,2];	count <- count0+n_day;	temp <- tra_order[count0:(count-1), 3:50];	temp <- t(matrix(as.vector(t(temp)), nrow = 2, ncol = n_day*24));	temp <- temp[complete.cases(temp), ];	temp_location <- unique(temp);	n_location <- nrow(temp_location);       % 计算用户出现的地点的个数和频率	place[i] <- n_location;	freq[i] <- n_location/n_day;       % 计算用户的移动重心和移动半径	rg[i,] <- apply(temp_location, 2, mean);	radius[i] <- mean(distm(temp_location, rg[i,]));}end_time <- Sys.time();duration <- end_time-start_time;

 

补充几个常用函数：

1. 产生一定范围内的随机数：runif(100,0,2)，代表产生100个0-2范围内的随机数。如果想要得到整数，可以用floor(runif(100,1,200))。

2. 查看已经下载的包：library()。

3. 查看下载的包及其版本：installed.packages()[,c("Package", "Version")]。

4.用R实现统计数据框或者矩阵不重复的行其出现的次数。需要用到的包：“dplyr”。

temp <- matrix(as.vector(t(temp)), nrow = n_day*24, ncol = 2, byrow = TRUE, dimnames = list(NULL, c('lon', 'lat')));count_location <- group_by(as.data.frame(temp), lon, lat) %>% summarise(n = n());

 如上所示，temp为一个矩阵，有2列，列名为'lon', 'lat'，下面的group by代码即为统计每一行出现的次数。结果大致为：

lon, lat, n

XX,XX,XX

这样的形式，n列为不重复的行出现的次数。