在使用 corrr 绘图之前指定相关强度答案

【问题标题】：Specifying Correlation strength prior to plotting using corrr在使用 corrr 绘图之前指定相关强度
【发布时间】：2017-03-26 16:01:42
【问题描述】：

我有一个相关性数据框，我试图只播种 10% 以上的相关性然后我想使用corrr 包来绘制它

我获取我的数据集的相关性，然后过滤到绝对值 >.1 但它在网络图段上失败

UseMethod("network_plot") 中的错误：没有适用于“network_plot”的方法应用于“c('tbl_df', 'tbl', 'data.frame')”类的对象

library(tidyverse)
library(corrr)

# Create the Dataframe
mydf <- data.frame(a=sample(rnorm(n = 100,sd = 15),replace=TRUE),
                   b=sample(rnorm(n = 100,sd = 15),replace=TRUE),
                   c=sample(rnorm(n = 100,sd = 15),replace=TRUE),
                   d=sample(rnorm(n = 100,sd = 15),replace=TRUE),
                   e=sample(rnorm(n = 100,sd = 15),replace=TRUE),
                   f=sample(rnorm(n = 100,sd = 15),replace=TRUE))


test <- mydf %>% 
  correlate(method = "spearman") %>% 
  gather("n", "corr", 2:7, na.rm = TRUE) %>% 
  filter(abs(corr) > 0.1) %>% 
  spread(rowname,corr) %>%
  network_plot(legend = TRUE)

我在 documentation 的包中看到，您可以指定您希望可视化的相关性，但是即使我要求不包含它们，它似乎仍然会打印标签，这就是为什么我去了聚集/传播路线

  network_plot(min_cor = .2, legend = TRUE)

感谢您的宝贵时间

【问题讨论】：

您在correlate 调用和network_plot 之间的某处丢失了cor_df 类。 test = mydf %>% ... %>% spread(rowname, corr) 也是如此，然后是 class(test) = c("cor_df", class(test))，然后是 network_plot(test, legend = TRUE)。
你应该也可以强制调用network_plot.cor_df:test = mydf %>% ... %>% corrr:::network_plot.cor_df(legend = TRUE)
还可以考虑在corrr GitHub 页面上将其归档为issue，因为应该有一个network_plot.default 方法，但似乎没有。
另外，我认为您需要spread(n, corr) 而不是spread(rowname, corr) 才能使network_plot 正常工作。
嗨@epi，我改变了传播，但不幸的是它没有工作

标签： r correlation

【解决方案1】：

感谢您通过电子邮件提醒我注意此问题（我将在有更多时间时单独回复）。我现在就写一个快速的解决方案。

这是一个有趣的问题。据我所知，您希望完全排除与任何其他变量不相关的任何变量。

如您所述，指定 min_cor 将停止绘制路径，但不会阻止变量本身。

我可能会在 GitHub 页面上添加一个问题，并在未来尝试解决它。现在，这里有一个在 purrr 包的帮助下的变通方法。

library(corrr)
library(purrr)

mydf <- data.frame(a=sample(rnorm(n = 100,sd = 15),replace=TRUE),
                   b=sample(rnorm(n = 100,sd = 15),replace=TRUE),
                   c=sample(rnorm(n = 100,sd = 15),replace=TRUE),
                   d=sample(rnorm(n = 100,sd = 15),replace=TRUE),
                   e=sample(rnorm(n = 100,sd = 15),replace=TRUE),
                   f=sample(rnorm(n = 100,sd = 15),replace=TRUE))

# Create the correlation data frame
rdf <- mydf %>% correlate(method = "spearman")

# Identify which variables to keep
to_keep <- map_lgl(rdf, ~ !is.numeric(.) || any(abs(.) > .1))
to_keep <- names(to_keep)[!is.na(to_keep)]

# Create the network plot
rdf %>%
  focus_(.dots = to_keep, mirror = TRUE) %>% 
  network_plot(legend = TRUE, min_cor = .1)

如果这不起作用，您可能需要通过devtools::install_github("drsimonj/corrr") 安装最新开发版的 corrr

【讨论】：

嗨@Simon Jackson。感谢您的回复。当我运行此代码时，它会在图表上绘制行名 a-f，但它似乎并未绘制相关性本身 - 标签之间的线条表示关系
@JohnSmith 我认为这可能是两件事之一。 (1) 鉴于相关性接近于零 (.1)，无论如何它们可能几乎看不到。 (2) 有时您需要缩放（即，如果使用 RStudio，请单击绘图面板上的缩放按钮）以显示路径。
嗨@Simon Jackson。很抱歉延迟回复您。这正是我想要完成的。你说的对。似乎相关性太低而无法在图表中看到。非常感谢您的宝贵时间