R 重塑相关矩阵，仅包括每对变量一次

我有一张这样的桌子：

A   B   C   D   E
7   1   6   8   7
9   3   9   5   9
4   6   2   1   10
10  5   3   4   1
1   3   5   9   3
6   4   8   7   6

我正在寻找每个变量与表中每个其他变量的相关性。这是我使用的R代码：

test <- read.csv("D:/AB/test.csv")
iterations <- ncol(test)
correlation <- matrix(ncol = 3 , nrow = iterations * iterations)
for (k in 1:iterations) {
  for (l in 1:iterations){
    corr <- cor(test[,k], test[,l])
    corr_string_A <- names(test[k])
    corr_string_B <- names(test[l])
    correlation[l + ((k-1) * iterations),] <- rbind(corr_string_A, corr_string_B, corr)        
  }
}

但是，我不想要上面三角形的值；i、 例如，不应出现对角线值，并且每个唯一的组合只应出现一次。最终输出应如下所示：

   Var1 Var2       value
1     B    A  0.50018605
2     C    A -0.35747393
3     D    A -0.25670054
4     E    A -0.02974821
5     C    B  0.56070716
6     D    B  0.46164928
7     E    B  0.16813991
8     D    C  0.52094589
9     E    C  0.23190036
10    E    D -0.39223227

我知道有一些技术可以实现上述输出，比如重塑，但是我想让上面的R代码适合并产生上述结果

我相信第二个for循环中的“n”应该动态地改变，这有助于实现这一点。但是，我不确定如何进行此操作。

使用

as.data.frame

和

as.table

将相关矩阵转换为3列格式，然后使用

子集

可以限制对角线上方或下方的值

subset(as.data.frame(as.table(cor(dat))),
       match(Var1, names(dat)) > match(Var2, names(dat)))
#    Var1 Var2        Freq
# 2     B    A -0.02299154
# 3     C    A  0.23155350
# 4     D    A -0.28036851
# 5     E    A -0.05230260
# 8     C    B -0.58384036
# 9     D    B -0.80175393
# 10    E    B  0.00000000
# 14    D    C  0.52094589
# 15    E    C  0.23190036
# 20    E    D -0.39223227

请注意，对于较大的数据集，这应该比单独调用变量对上的

cor

效率更高，因为

cor

是矢量化的，而且显然键入要少得多

如果您确实必须保留循环代码，则只需对for循环对进行小的更改，并对您正在计算的

相关性

行进行一些簿记，即可获得所需的结果：

iterations <- ncol(test)
correlation <- matrix(ncol = 3 , nrow = choose(iterations, 2))
pos <- 1
for (k in 2:iterations) {
  for (l in 1:(k-1)){
    corr <- cor(test[,k], test[,l])
    corr_string_A <- names(test[k])
    corr_string_B <- names(test[l])
    correlation[pos,] <- rbind(corr_string_A, corr_string_B, corr)        
    pos <- pos+1
  }
}

---

iterations从OP的循环输出，我们可以对行进行子集

df1[!duplicated(t(apply(df1[1:2], 1, sort))) & df1[,1]!=df1[,2],]
#   Var1 Var2       value
#2     B    A  0.50018605
#3     C    A -0.35747393
#4     D    A -0.25670054
#5     E    A -0.02974821
#8     C    B  0.56070716
#9     D    B  0.46164928
#10    E    B  0.16813991
#14    D    C  0.52094589
#15    E    C  0.23190036
#20    E    D -0.39223227

或者正如我在评论中提到的（首先），使用

cor(test)

你就不能做
cor（test）
。我想，从您的输出来看，
correlation[with（correlation，Var1！=Var2），]
第二个例子在
？cor
…@akrun-谢谢。但由于某些特定的工作目的，上述R代码将适合我，而不是cor（测试）或重塑函数等。我无法理解您适应重塑的原因，或者Josilbern提供的关于“我面临的最大问题是对角线值和成对重复”的答案：
m
cor(test)