如何将嵌套的for循环操作转换为R中更高效的代码

Question

当涉及到R编码时，我是一个外行。我正在尝试为其中一个任务运行以下代码。我的基本目的是计算特定位置附近2公里内的景点数量，这两个景点都是由各自的经度和纬度指定的。主数据集中的记录数量约为29K，而景点数量为28。我如何将下面的代码转换成性能更好的R代码(当前的代码非常粗糙，根本不是一个好的实践)

for(i in 1:nrow(mainData)) {
  attr_count[i] = 0  
  loc_coord = c(mainData$longitude[i],mainData$latitude[i])
  for(j in 1:nrow(ny_attractions)) {
    attr_coord = c(ny_attractions$lon[j],ny_attractions$lat[j])
    dist = distVincentySphere(attr_coord,loc_coord)
    if(dist <= 2000) {
      attr_count[i] = attr_count[i] + 1
    } 
  }
}

编辑:很抱歉没有早点说清楚。这是我想要实现的一个例子。我有两个数据集-

数据集-1 (NYC_attractions) (27条记录)

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Dataset-2 (房屋列表的主数据) (29K记录)

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现在，我需要在Dataset-2中再添加一个列(num_of_attractions)，表示指定列表2 2Kms内的景点数量(即data set-2中的每个记录)。

希望，这解释了问题所在

谢谢

Answer 1

你好，你的问题在这里得到了部分回答，https://stackoverflow.com/a/49860968/3042154。由于使用大地坐标(经度/经度)而不是投影坐标(米)，因此可以按步骤完成。首先，使用给定答案使用欧几里得距离粗略地选择潜在邻居，然后使用您的距离改进选择