计算数据集的不同列集之间的非成对相关性答案

【问题标题】：Calculating non-pairwise correlation between different sets of columns of a dataset计算数据集的不同列集之间的非成对相关性
【发布时间】：2021-03-15 09:39:08
【问题描述】：

假设计算数据集mtcars的相关性，我们可以使用corr <- round(cor(mtcars), 1)，或者使用corrplot(cor(mtcars)计算并绘制相关矩阵。但是，产品是成对相关的。是否可以计算特定列集之间的非成对相关性，即列 1:3 (mpg, cyl, disp) VS 列 4:8 (hp, drat, wt, qsec, vs) 之间的 mtcars 相关性。

请提出任何方法。

我有一个包含 120 列的数据集。我想计算/绘制 1:50 列与其余列（即 51-120）的相关矩阵（Spearman correlate）。请告诉我解决方案，如果可能的话，使用cor，或包，即corrplot，ggcorrplot。

感谢期待。

【问题讨论】：

简单的解决方案是使用cor 计算所有相关性，然后将结果子集[1:50, -(1:50)]。如果数据非常大，这可能会出现问题

标签： r ggplot2 r-corrplot ggcorrplot

【解决方案1】：

你可以使用cor函数来做到这一点，只需要指定第二个参数。示例：

vertical_axis <- 1:3
horizontal_axis <- 4:8
corr <- cor(mtcars[, vertical_axis], mtcars[, horizontal_axis])
corrplot(corr)

结果：

注意：将corrplot 函数与order 参数一起使用会产生错误或错误的绘图。如果您需要对变量重新排序（例如：使用hclust），请在将相关矩阵传递给corrplot 之前对其进行重新排序。

【讨论】：