R / Excel中的海stream模型（百万数据）
我正在build立一个随机模型来预测漂浮在海洋中的物体的运动。 我有来自世界各地的stream浪者浮标数以千计的数据。 格式如下：
index month year lat long 72615 10 2010 35,278 129,629 72615 11 2010 37,604 136,365 72615 12 2010 39,404 137,775 72615 1 2011 39,281 138,235 72620 1 2011 35,892 132,766 72620 2 2011 38,83 133,893 72620 3 2011 39,638 135,513 72620 4 2011 41,297 139,448 该模型的一般概念是将整个世界划分为5×5度的2592个单元。 然后用这个公式创build马尔科夫链转移matrix
1个月内从小区i到小区j的概率等于：
1个月内任何浮标从单元格i到单元格j的次数
除以
任何浮标退出的次数（包括从i到i）。
不过，我有两个与pipe理数据有关的麻烦。
1.是否有一个简单的解决scheme（最好在Excel或R中）向数据集中添加第6列，其值将仅取决于纬度和经度的值，以便它等于：
1时，经度和纬度都介于0和5之间
2，纬度介于0到5之间，经度介于5到10之间
纬度在0到5之间，经度在10到15之间的情况下为3
等到2592
2.是否有一个简单的方法来计算1个月内从单元格i到单元格j的浮标的次数？
我试图找出问题1在Excel中的解决scheme，但想不到任何比按纬度/经度列进行sorting然后手动编写值更有效的方法。
我也被告知Rpipe理这样的数据集好得多，但是我没有经验，也无法自己find解决scheme。
我真的很感激任何帮助。
有人可能会想出更复杂/更快速的东西，但这是一个粗略的方法，有一个相对容易理解的好处。
样本数据：
dd <- read.table(header=TRUE,dec=",",text=" index month year lat long 72615 10 2010 35,278 129,629 72615 11 2010 37,604 136,365 72615 12 2010 39,404 137,775 72615 1 2011 39,281 138,235 72620 1 2011 35,892 132,766 72620 2 2011 38,83 133,893 72620 3 2011 39,638 135,513 72620 4 2011 41,297 139,448")
生成（0-5）等于1，（6-10）等于2的指数
dd$x <- (dd$lat %/% 5) + 1 dd$y <- (dd$long %/% 5) + 1
设置一个空matrix（不知道我有行/列的权利）
mm <- matrix(0,nrow=36,ncol=72)
（为了清晰起见，您可能想在这里使用dimnames参数）
填入：
for (i in 1:nrow(dd)) { mm[dd[i,"x"],dd[i,"y"]] <- mm[dd[i,"x"],dd[i,"y"]]+1 }
如果你只有数千行，这可能是足够快。 我会尝试一下，看看你是否需要更好的东西。 （如果需要将matrix折叠回一组列，可以使用reshape2::melt或tidyr::gather …）