R 如何在相关函数中跳转因子数据？

我是一个绝对的初学者，我想在我的数据集中计算相关性

有几列是因子数据，所以我想跳过这些列，因为显然不可能计算它们的相关性。我该怎么做

我尝试添加类似于

use=is.factor==FALSE

的内容。但这显然是不可能的：-）

R中的代码：

cor（我的数据帧，使用=“complete.obs”）

cor（my_data_frame，use=“complete.obs”）中出错：“x”muss numerisch sein
（在英语中，“x”必须是数字）

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您可以将它们从数据集中排除，并对其余的数据集运行关联：

data=yourData[ , -which(names(YourData) %in% c("thefirst factor","2nd factor","third"))])

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您可以将它们从数据集中排除，并对其余的数据集运行关联：

data=yourData[ , -which(names(YourData) %in% c("thefirst factor","2nd factor","third"))])

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使用

Filter（is.numeric，my_data_frame）

作为数据集，仅包含数字数据

cor（sapply（果园喷雾，秩））

将获取每列中的秩，然后计算秩的相关矩阵。这样，您就不必跳过“因子”列。另外，要直观地查看成对数据，请尝试

成对（果园喷雾）

。使用

过滤器（is.numeric，my_data_frame）

作为仅包含数字数据的数据集

cor（sapply（果园喷雾，秩））

将获取每列中的秩，然后计算秩的相关矩阵。这样，您就不必跳过“因子”列。另外，要直观地查看成对，请尝试

成对（果园喷雾）

。共有80列，约40列为因子列，每列最多有10个级别。。。所以这个解决方案需要大量的工作…不要期望奇迹出现。这可能会更容易：使用它来获取列索引：as.data.frame（colnames（data）），然后使用索引号：data[，-c（1,3，其他您不想要的数字）]总共有80列，约40列是因子列，每个列最多有10个级别。。。所以这个解决方案需要大量的工作…不要期望奇迹出现。这可能会更容易：使用它获取列索引：as.data.frame（colnames（data）），然后使用索引号：data[，-c（1,3，其他您不需要的数字）]