如何从 R 中获得 P 值的整洁 excel 输出

Question

如何使用从 R 导出的 P 值的干净 excel 数据集

res <- rcorr(as.matrix(df), type = c("pearson"))

我已经使用上面的代码来查找数据中所有变量的 P 值。但是，我有兴趣将这些发现导出到 Excel 表中。我使用以下代码完成了此操作：

write.table(P_val, file="df.csv", sep = ",")

此输出是一个 excel 表，但是数据并不“整齐”，因为所有数据都在行中，被限制在相同的单元格中，并且由于没有意义而无法读取数据在此设置中，数据如何与每个变量相关联。

我想要的是指示所有变量中每个变量的 P 值的表格。

所以到目前为止我所做的是（这里我使用来自 R 的简单数据集来说明我的意思）：

 df <- USArrests

 res <- rcorr(as.matrix(df), type = c("pearson"))

 P_val <- res$P

 write.table(P_val, file="P_val.csv", sep = ",")

我真的不知道如何从这里继续前进，所以我希望有人可以帮助我:-)

Answer 1

我会用broom::tidy 和readr::write_csv 写出来。

library(Hmisc) # for rcorr
library(broom)
library(magrittr) # for pipes %>%
library(readr)

as.matrix(USArrests) %>% 
  rcorr(type = "pearson") %>%
  tidy() %>%
  write_csv("P_val.csv")

结果（write_csv 之前）：

# A tibble: 6 x 5
  column1  column2  estimate     n  p.value
  <chr>    <chr>       <dbl> <int>    <dbl>
1 Murder   Assault    0.802     50 2.60e-12
2 Murder   UrbanPop   0.0696    50 6.31e- 1
3 Assault  UrbanPop   0.259     50 6.95e- 2
4 Murder   Rape       0.564     50 2.03e- 5
5 Assault  Rape       0.665     50 1.36e- 7
6 UrbanPop Rape       0.411     50 3.00e- 3