R中的循环麻烦：开始时的矩阵或数据框？答案

【问题标题】：trouble in loop in R: matrix or data frame in the beginning?R中的循环麻烦：开始时的矩阵或数据框？
【发布时间】：2013-09-06 22:44:31
【问题描述】：

我有一个数据框 (new_t)，其中行 = 菌株（其中 28 个），列是基因（其中 12559 个），单元格是这些基因的表达值。我想看看每个基因与最后一个基因的相关性。所以我想将每一列像向量一样与最后一列向量进行比较..

> rr<-matrix()
> for (i in 1:ncol(new_t)) {
  bb<-cor(x=new_t[,i], method='spearman', y=new_t[,12559])
  rr<-cbind(rr, bb)
  }

我的问题是，当循环结束时，形成的 rr 全部由 bb 组成.. 就像 bb bb bb bb...

如果我将 rr 更改为数据框，则会出现错误

Error in data.frame(..., check.names = FALSE) : 
 arguments imply differing number of rows: 0, 1

感谢任何帮助

【问题讨论】：

标签： r for-loop matrix dataframe

【解决方案1】：

您可以使用apply 来避免for 循环并获得相同的结果。

一个玩具示例

> set.seed(1)
> new_t <- matrix(rnorm(100, 100, 3), 10)
> apply(new_t, 2, cor, method="spearman", y=new_t[,10])
 [1] -0.30909091 -0.17575758  0.41818182 -0.36969697 -0.33333333  0.10303030 -0.18787879 -0.36969697
 [9]  0.01818182  1.00000000

我认为你的数据应该是：

apply(new_t, 2, cor, method="spearman", y=new_t[,12559])

或者甚至更简单地使用 cor 而不使用 apply 并从相关矩阵中选择最后一列。

> cor(new_t, method="spearman")[, ncol(new_t)]
 [1] -0.30909091 -0.17575758  0.41818182 -0.36969697 -0.33333333  0.10303030 -0.18787879 -0.36969697
 [9]  0.01818182  1.00000000

【讨论】：

谢谢你我使用了应用功能并解决了这个问题。感谢您的快速响应。

【解决方案2】：

来自cbind(?cbind)的帮助页面：

如果有多个矩阵参数，它们必须都具有相同的列数（或行数），这将是列数（或行）的结果。如果所有参数都是向量，则结果中的列（行）等于最长的长度向量。较短参数中的值被回收以实现此目的长度（如果它们仅被部分回收，则会发出警告）。

当参数由矩阵和向量的混合组成时，数字结果的列（行）数由列数决定（行）矩阵参数。任何向量的值都会被回收或子集以达到此长度。

...

cbind 数据框方法只是data.frame(..., check.names = FALSE) 的包装器。这意味着它将拆分矩阵列数据框参数，并将字符列转换为因子，除非 stringsAsFactors = FALSE 已指定。

我怀疑您混淆了行数。我不确定您为什么会收到matrix() 的错误，因为您没有提供reproducible example。将cbind 应用于data.frame() 会引发错误，因为行数不匹配。

## this seems to work
cbind(matrix(),cor(1:10,2:11))
#      [,1] [,2]
# [1,]   NA    1

## this throws an error
cbind(data.frame(),1)
# Error in data.frame(..., check.names = FALSE) : 
#   arguments imply differing number of rows: 0, 1

最好完全避免使用 for 循环并使用 apply 或 sapply：

sapply(seq_len(ncol(new_t)), function(i) 
  cor(x=new_t[,i], method='spearman', y=new_t[,12559]))

【讨论】：