пакет для геокодирования (уличное расположение!) и последующего расчета расстояния

Question

РЕДАКТИРОВАТЬ: И пакет для не географического расстояния между двумя точками локальной сети, но расстояние на машине или пешком (например, http://code.google.com/intl/sk/apis/maps/documentation/directions/) Режим движения - вождение , пешком. Никакой карты, просто расстояние. Спасибо за любую идею.

---

Hello. Я ищу пакет в R, который дает мне долготу и широту для фрейма данных с 10000 местоположениями, такими как «УЛИЦА, город, Европа».

А затем пакет, что дает мне расстояние на формулу haversine для этих мест. Но в основном пакет для лат-лонга. Расстояние должно быть легким.

Я много искал, но ничего полезного для меня не нашел. Спасибо за помощь! Я надеюсь, что R знает это :)

Answer 1

Пакет dismo имеет уровень адреса geocode(), хотя установка может быть затруднена на некоторых платформах.

Пакет sp имеет эллипсоидальное расстояние WGS84 в spDistsN1().

Answer 2

Вы можете использовать функцию 'mapdist' в пакете 'ggmap'

Answer 3

Для получения информации об уличных точках понадобится помощь Google или подобное.Или, возможно, OpenStreetMap, но я не уверен, что это за API:

http://nominatim.openstreetmap.org/

Для только городов, ищите населенные пункты в базе данных географических названий, используя мой пакет geonames:

>library(geonames)

> GNsearch(q="Toronto",fcode="PPLA")
  countryName adminCode1           fclName countryCode      lng
1      Canada         08 city, village,...          CA -79.4163
                                      fcodeName toponymName fcl    name fcode
1 seat of a first-order administrative division     Toronto   P Toronto  PPLA
  geonameId      lat adminName1 population
1   6167865 43.70011    Ontario    4612191

Answer 4

См. Пакет «Геосфера» для определения расстояния между точками lon / lat.

«gdistance» делает такие вещи, как стоимость-расстояние (в сетках).

Для расстояний вдоль дорог и т. Д. Возможно, вы можете использовать igraph

Answer 5

Вы можете попытаться перебрать адрес, используя этот метод.

Или оставьте R и воспользуйтесь преимуществом Python's geopy .