按组列之间的相关性答案

【问题标题】：correlation between columns by group按组列之间的相关性
【发布时间】：2017-01-11 19:15:26
【问题描述】：

如何在不使用列名的情况下计算 R 中数据框中的一列与所有其他列之间的相关性？我尝试使用 ddply，如果我只使用两个列名，它就可以工作，即

library(plyr)
ddply(iris, ~Species, summarize, cormat=cor(Sepal.Length,Petal.Width))

但是如何在不使用列名的情况下获得第 1 列与所有其他列的相关性，按物种细分？

【问题讨论】：

标签： r correlation

【解决方案1】：

也许是这样的？它为每个物种生成一个相关矩阵。

by(iris[,1:4], iris$Species, cor)

【讨论】：

【解决方案2】：

您可以使用 dplyr 来做到这一点

library(dplyr)
cormat_res <- iris %>%
   group_by(Species) %>%
   do(cormat = cor(select(., -matches("Species"))))


> cormat_res[[2]]
[[1]]
             Sepal.Length Sepal.Width Petal.Length Petal.Width
Sepal.Length    1.0000000   0.7425467    0.2671758   0.2780984
Sepal.Width     0.7425467   1.0000000    0.1777000   0.2327520
Petal.Length    0.2671758   0.1777000    1.0000000   0.3316300
Petal.Width     0.2780984   0.2327520    0.3316300   1.0000000

[[2]]
             Sepal.Length Sepal.Width Petal.Length Petal.Width
Sepal.Length    1.0000000   0.5259107    0.7540490   0.5464611
Sepal.Width     0.5259107   1.0000000    0.5605221   0.6639987
Petal.Length    0.7540490   0.5605221    1.0000000   0.7866681
Petal.Width     0.5464611   0.6639987    0.7866681   1.0000000

[[3]]
             Sepal.Length Sepal.Width Petal.Length Petal.Width
Sepal.Length    1.0000000   0.4572278    0.8642247   0.2811077
Sepal.Width     0.4572278   1.0000000    0.4010446   0.5377280
Petal.Length    0.8642247   0.4010446    1.0000000   0.3221082
Petal.Width     0.2811077   0.5377280    0.3221082   1.0000000

【讨论】：

如果我只是将其复制到 R 中，则会出现错误。你能再解释一下吗？什么是 %>% ？我对 R 不太擅长。
对不起，我看错了你的问题，在dplyr写了一个解决方案，plyr的更新版本

【解决方案3】：

截至

packageVersion("dplyr")
[1] ‘1.0.2’

其中一个答案中建议的代码结果返回tibble

iris %>%
     group_by(Species) %>%
     do(cormat = cor(select(., -matches("Species"))))
# A tibble: 3 x 2
# Rowwise: 
  Species    cormat           
  <fct>      <list>           
1 setosa     <dbl[,4] [4 × 4]>
2 versicolor <dbl[,4] [4 × 4]>
3 virginica  <dbl[,4] [4 × 4]>

要将数据变成矩形，可以

iris_cor <- iris %>%
     group_by(Species) %>%
     do(cormat = cor(select(., -matches("Species")))) %>%
     pull(cormat) %>% melt

您将在 L1 变量上编码物种的级别。

           Var1         Var2     value L1
1  Sepal.Length Sepal.Length 1.0000000  1
2   Sepal.Width Sepal.Length 0.7425467  1
3  Petal.Length Sepal.Length 0.2671758  1
4   Petal.Width Sepal.Length 0.2780984  1
...

我相信unnest() 和它的朋友们有一种更简洁的方法来做这件事，但还想不通。希望这会引起注意并发布更好的解决方案

【讨论】：