pairs.panels在R中用于数据帧中列的特定相关性

我有一个非常大的数据集，我试图找到大量不同的随机数据组合之间的相关性。例如，我可能需要第3列与第12-15列之间的相关性，或者第20列与第1-4列之间的相关性，等等

我目前正在使用psych库中的pairs.panels函数，但无法确定我想要的特定列对。

这里是df，一个虚拟data.frame，有26列，每个列都包含随机值，因此任何一对列的相关性都应该相当低

cols = lapply(1:26, function(dummy) runif(30))
df = do.call(data.frame, cols)
names(df) = LETTERS

如果需要列X与列A、C和E之间的相关性，请尝试使用cor函数sapply

sapply(df[c("A","C","E")], cor, df["X"])

或使用列编号：

sapply(df[c(1,3,5)], cor, df[24])

如果需要两组列之间相关性的所有置换组合，请尝试：

firstGroup <- c(1,3,5,20)
secondGroup <- c(14,20,25)
combos <- expand.grid(firstGroup, secondGroup)
result <- mapply(cor, df[combos$Var1], df[combos$Var2])
resultAsMatrix <- matrix(result, nrow = length(firstGroup), dimnames = list(firstGroup, secondGroup))

编辑：

@user20650指出cor函数有能力比较内置的两个矩阵。因此：

cor(df[firstGroup], df[secondGroup])

生成我手动创建的矩阵，如上所示：

            N          T           Y
A -0.22949844 -0.1527876 -0.11877405
C  0.23174965  0.0311125  0.33570756
E  0.01491815 -0.1263007 -0.16688800
T  0.18007802  1.0000000  0.04638838

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太棒了，正是我想要的。谢谢您的帮助。@user20650，是的-一个更优雅的解决方案。谢谢你！我会更新我的答案。

            N          T           Y
A -0.22949844 -0.1527876 -0.11877405
C  0.23174965  0.0311125  0.33570756
E  0.01491815 -0.1263007 -0.16688800
T  0.18007802  1.0000000  0.04638838