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ddply
和cor
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ddply
和cor
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/