R 如何使用ddply关联多个列？

我有一个data.frame，我想用一列和其他列计算相关系数（框架中也有一些非数值列）

我测试了is.numeric（x）

但每次比较都失败了，返回0，只返回一列，就好像只调用了一次一样。传递给函数的是什么？刚来到R，我想我缺少了一些基本的东西

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谢谢

ddply将data.frame拆分为块并将它们（较小的data.frames）发送到您的函数。您的

x

是一个data.frame，其列与

Banks

相同。因此，

是.numeric（x）

是

FALSE

is.data.frame（x）

应返回

TRUE

尝试：

---

看起来您正在做的事情也可以通过

sapply

完成：

with(Banks,
  sapply( list(brand_id,standard.quarter), function(x) cor(BLY11,x) )
)

---

此函数对块进行操作：

calc_cor_only_numeric = function(chunk) {
   is_numeric = sapply(chunk, is.numeric)
   return(cor(chunk[-is_numeric]))
 }

可由

ddply

使用：

ddply(banks, .(cat1, cat2), calc_cor_only_numeric)

我无法检查代码，但这应该可以让您开始了。

来自？cor:

如果“x”和“y”是矩阵，则协方差（或相关性） 计算“x”列和“y”列之间的距离

因此，您唯一真正的工作是删除非数字列：

# An example data.frame containing a non-numeric column
d <- cbind(fac=c("A","B"), mtcars)

## Calculate correlations between the mpg column and all numeric columns
cor(d$mpg, as.matrix(d[sapply(d, is.numeric)]))
     mpg       cyl       disp         hp      drat         wt     qsec
[1,]   1 -0.852162 -0.8475514 -0.7761684 0.6811719 -0.8676594 0.418684
            vs        am      gear       carb
[1,] 0.6640389 0.5998324 0.4802848 -0.5509251

---

试试这个

cor(longley[, 1], longley[ , sapply(longley, is.numeric)])



    GNP.deflator       GNP Unemployed Armed.Forces Population      Year  Employed
[1,]            1 0.9915892  0.6206334    0.4647442  0.9791634 0.9911492 0.9708985

---

这将适用于特定列，但如果我希望它与其他列相反，该怎么办？有100多个。您可以将它们写出来或使用类似于

lappy（columnnames，function（n）cor（x$BLY11，x[n]）

的内容，其中

columnnames

是您要比较的列名向量。刚刚尝试了这个，收到了相同的错误：cor中的错误（BLY11，x）：“y”必须是数字。您的列是数字吗？使用

is.numeric（银行$brand_id）

和类似工具进行检查。或者更一般地说，

sapply（名称（Banks），函数（x）类（Banks[，x，drop=TRUE]）

与我的答案基本相同，带有

sed s/d/longley/yours

；）但我现在明白了，不需要显式地转换为矩阵。谢谢，太好了！如此接近，ddply（Banks，（（brand_id，standard.quarter），function（x）{cor（x$BLY11，x[，sappy（x，is.numeric）]）}获得了相关性，但我丢失了列名。他们都是V1。。。V167。如何最好地获得原始列名？@LCricket将

cor（…）

包装在

as.data.frame（）

中，以强制函数返回data.frame，而不是让

plyr

将其强制为一个。

ddply(banks, .(cat1, cat2), calc_cor_only_numeric)

# An example data.frame containing a non-numeric column
d <- cbind(fac=c("A","B"), mtcars)

## Calculate correlations between the mpg column and all numeric columns
cor(d$mpg, as.matrix(d[sapply(d, is.numeric)]))
     mpg       cyl       disp         hp      drat         wt     qsec
[1,]   1 -0.852162 -0.8475514 -0.7761684 0.6811719 -0.8676594 0.418684
            vs        am      gear       carb
[1,] 0.6640389 0.5998324 0.4802848 -0.5509251

cor(d$mpg, d[sapply(d, is.numeric)])

cor(mtcars, mtcars)

cor(longley[, 1], longley[ , sapply(longley, is.numeric)])



    GNP.deflator       GNP Unemployed Armed.Forces Population      Year  Employed
[1,]            1 0.9915892  0.6206334    0.4647442  0.9791634 0.9911492 0.9708985