将函数应用于循环中的列对答案

【问题标题】：Apply a function to pairs of columns in a loop将函数应用于循环中的列对
【发布时间】：2018-11-07 15:52:26
【问题描述】：

我的数据如下所示：

a1 <- runif(30, 1, 100)
b1 <- runif(30, 1, 100)
c1 <- runif(30, 1, 100)
a2 <- runif(30, 1, 100)
b2 <- runif(30, 1, 100)
c2 <- runif(30, 1, 100)
dframe <- data.frame(a1=a1, b1=b1, c1=c1, a2=a2, b2=b2, c2=c2)

我想计算 a1 和 a2、b1 和 b2、c1 和 c2 之间的相关性，但我想以一种有效的方式来计算，避免为每个相关性编写一行代码。我试图编写一个 for 循环，但没有成功。

【问题讨论】：

在使用runif等功能时请使用set.seed，以保证重现性

标签： r for-loop iteration correlation

【解决方案1】：

这是一个选项

lapply(split.default(dframe, sub("\\d+$", "", names(dframe))), cor)
#$a
#          a1        a2
#a1 1.0000000 0.1132033
#a2 0.1132033 1.0000000

#$b
#           b1         b2
#b1 1.00000000 0.09113974
#b2 0.09113974 1.00000000

#$c
#           c1         c2
#c1  1.0000000 -0.2066311
#c2 -0.2066311  1.0000000

我们按列拆分您的数据框，然后使用lapply 遍历结果列表。

【讨论】：

这行得通。但是如果名称不匹配怎么办？例如，如果我想要 a1 和 b2 以及 b1 和 c2 之间的相关性怎么办？

【解决方案2】：

一个基本的 R 想法，

sapply(unique(gsub('\\d+', '', names(dframe))), function(i) 
                                                cor(dframe[grepl(i, names(dframe))]))

给出，

              a          b           c
[1,] 1.00000000  1.0000000  1.00000000
[2,] 0.01987806 -0.2247265 -0.08667891
[3,] 0.01987806 -0.2247265 -0.08667891
[4,] 1.00000000  1.0000000  1.00000000

【讨论】：

【解决方案3】：

以整洁的风格，

set.seed(123)
# for a reproducible way, set seeds.
a1 <- runif(30, 1, 100)
b1 <- runif(30, 1, 100)
c1 <- runif(30, 1, 100)
a2 <- runif(30, 1, 100)
b2 <- runif(30, 1, 100)
c2 <- runif(30, 1, 100)
dframe <- data.frame(a1=a1, b1=b1, c1=c1, a2=a2, b2=b2, c2=c2)
library(psych)
library(tidyverse)
dframe %>% 
    corr.test(use = "pairwise.complete.obs") %>% 
    .$ci %>% 
    rownames_to_column('pairs') %>% 
    filter(pairs %in% c('a1-a2','b1-b2','c1-c2'))
#>   pairs      lower            r     upper         p
#> 1 a1-a2 -0.2365720  0.135222126 0.4724741 0.4761839
#> 2 b1-b2 -0.5137963 -0.188401038 0.1843832 0.3187486
#> 3 c1-c2 -0.3523592  0.009060141 0.3681278 0.9621014

^{由reprex package (v0.2.1) 于 2018 年 11 月 8 日创建}

【讨论】：