R 多个文件中变量之间的相关性
我在一个目录中有280个*.csv文件。每个文件有3列和1000行。我想估计每个文件第2列和第3列之间的Pearson相关性,并将相关性值放在第4列的第一个单元格中,同时将所有280个相关性值放在一个单独的文件中。我在R怎么做 我已经尝试了几个代码,包括下面的一个,虽然我知道是不正确的,但我不知道如何写。请帮忙R 多个文件中变量之间的相关性,r,R,我在一个目录中有280个*.csv文件。每个文件有3列和1000行。我想估计每个文件第2列和第3列之间的Pearson相关性,并将相关性值放在第4列的第一个单元格中,同时将所有280个相关性值放在一个单独的文件中。我在R怎么做 我已经尝试了几个代码,包括下面的一个,虽然我知道是不正确的,但我不知道如何写。请帮忙 files <- list.files(path="mydirectory", pattern="*.csv", full.names=TRUE, recursive=FALSE
files <- list.files(path="mydirectory", pattern="*.csv", full.names=TRUE,
recursive=FALSE)
function(files)
lapply(files,function(x){
x <- read.csv(files, header = TRUE)
out <- function(cor(files[,2:3])
write.csv(out, sep = "\t", quote = FALSE, row.names = FALSE)
})
文件至于第一部分,这很简单。您可以计算Lappy循环中的相关性,并将其写入新文件:
lappy(文件、函数(f){
#读取CSV数据
csv_数据这是惊人的,正是我所需要的。非常感谢。如果这解决了你的问题,请接受答案,这样它就不会显示在开放式问题中。谢谢!我如何在一个文件中获得所有280个样本的相关值,而每行的cor值为一个文件?我正在考虑手动执行所有这些操作,这将至少花了我一个月的时间,因为我有好几个这样的文件,这只是一个。我不知道如何感谢你。祝你好运!!