r - 将 pyr 和 cor 与多个数据框列一起使用

标签 r plyr

我想将 ddply(plyr 包)与 cor 一起使用来计算按因子分割的 PIL 逊相关性(“绘图”)。当列作为列名传递给 cor 时,我可以成功地做到这一点,但当按列号传递时则不能。

日期范围:

     head(chlor2013.df)

  Plot  X645  X665 Chlorophyll
1    1 0.019 0.054      0.3647
2    1 0.061 0.170      1.1588
3    1 0.021 0.054      0.3827
4    2 0.033 0.092      0.6270
5    2 0.055 0.148      1.0259
6    2 0.018 0.045      0.3234

使用ddplycor以及数据框的列名称:

ddply(chlor2013.df, .(Plot), summarize, cor.v2.v3 = cor(X645,X665, use="complete.obs"))

    Plot cor.v2.v3
1    1 0.9610698
2    2 0.9261662
3    3 0.9191197
4    4 0.9104561
5    5 0.9541877
6    6 0.8750801
7    7 0.9949413

请注意,每行显示一个唯一的相关值。以上就是我想要的。

使用ddplycor以及数据框的列号:

ddply(chlor2013.df, .(Plot), summarize, cor.v2.v3 = cor(chlor2013.df[2:3], 
use="complete.obs"))

Plot cor.v2.v3.1 cor.v2.v3.2
1     1   1.0000000   0.9698445
2     1   0.9698445   1.0000000
3     2   1.0000000   0.9698445
4     2   0.9698445   1.0000000
5     3   1.0000000   0.9698445
6     3   0.9698445   1.0000000
7     4   1.0000000   0.9698445
8     4   0.9698445   1.0000000
9     5   1.0000000   0.9698445
10    5   0.9698445   1.0000000
11    6   1.0000000   0.9698445
12    6   0.9698445   1.0000000
13    7   1.0000000   0.9698445

现在所有 r 值都是相同的,并且表示未按因子拆分时两列的相关性。因此列号语法的工作方式与列名语法不同。我错过了什么?

最终,我想计算所有三个变量的相关矩阵:X645、X665 和叶绿素,按图分割。

谢谢

最佳答案

您需要使用匿名函数引用“lor2013.df”的每个子集。在您最初的尝试中,“绘图”每个级别的所有计算中都使用了相同的数据集 lor2013.df[2:3]。另请注意,cor(df[2:3]) 与 cor(df[2], df[3]) 不同(与您的第一次调用进行比较: cor(X645,X665)

ddply(df, .(Plot), function(x) cor.v2.v3 = cor(x[2], x[3], use = "complete.obs"))

更新以下评论
在上面的示例中,cor 由两个数字向量“X645”和“X665”提供。您还可以使用数字矩阵或数据框作为输入来创建“多元样本的相关矩阵”(请参阅​​?cor,例如cor(longley))。

# refering to variables by index
ddply(df, .(Plot), function(x) cor.v2.v3 = cor(x[2:4], use = "complete.obs"))

# refering to variables by name (better practice)
ddply(df, .(Plot), function(x) cor.v2.v3 = cor(x[ , c("X645", "X665", "Chlorophyll")], use = "complete.obs"))

关于r - 将 pyr 和 cor 与多个数据框列一起使用,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/19884766/

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