我对R相对较新，我需要计算GPS点之间的距离。我已经通过距离 argosfilter 包实现了这一目标，但我的数据中存在差距。
应该每 10 分钟录制一次，但由于现场存在问题，间隔长达 5 天。所以我需要一种方法来告诉不是计算点之间的时间是否大于 10 分钟的距离。
我现在的代码非常简单，因为它计算位置序列之间的距离：
晚
伦
距离轨道（纬度，纬度）
我认为一个if函数可以工作，但是我几乎没有使用过它们，也不知道如何编写它们来使用。那么这是一个合适的解决方案吗？或者有更好的方法吗？任何关于如何解决这个问题的想法将不胜感激！
实现这一点的一种方法是从与所需不匹配的数据中筛选行。如果我对distance Track函数的理解是正确的，那么它将获取N个纬度/经度点，并将它们减少到这些点之间的N-1个距离。然后只需要消除相隔不到十分钟的点，通过过滤数据帧可以很容易地做到这一点。
不知道你的数据到底是什么样子，我在下面创建了一些示例数据，希望与之类似：
## Create a data.frame of 10-minute intervals stored as POSIXct
## You can convert most times to POSIXct using as.POSIXct if they are not already that format
lizard <- data.frame(time=seq(from=as.POSIXct('2015-01-01 00:00:00'), to=as.POSIXct('2015-01-02 00:00:00'), by=10*60))
## Randomly eliminate rows with probability of 15% that a given row is eliminated to create gaps
lizard$keep = runif(nrow(lizard))
lizard <- lizard[lizard$keep <= .85, c('time'), drop=FALSE] ## drop arg used to kepe it a dataframe
## Random lat / lon data:
lizard$Lat = runif(nrow(lizard)) ## runif is random uniform
lizard$Lon = runif(nrow(lizard))
现在我运行距离计算。我们需要在消除行之前运行距离计算，因为即使行 i 和 j 之间存在时间间隔（即 j$time - i$time
## We initialize to NA; the distance variable for row i will represent the distance between row i-1 and i;
## row 1 will not have a meaningful value
lizard$distance <- NA
lizard$distance[2:nrow(lizard)] <- distanceTrack(lizard$Lat, lizard$Lon)
最后，我们可以使用布尔值来过滤行，方法是比较第I行和第i-1行的每一行2:N:
lizard$isContiguous <- TRUE ## initialize a variable to determine if the data is at 10-min interval
lizard$isContiguous[2:nrow(lizard)] <- (as.numeric(lizard$time[2:nrow(lizard)] - lizard$time[1:nrow(lizard) - 1]) == 10)
lizard <- lizard[lizard$isContiguous, ] ## filter
该数据帧中剩余的距离仅仅是时间间隔为10分钟的距离。
有关过滤（或更准确地说，提取或替换）的更多信息，请查看此处的文档：
对于 [-索引：i， j， ...可以是逻辑向量，指示要选择的元素/切片
