如何从data.frame中的cor.test（）中提取p.value和估计值？

在本例中，我有来自50个不同站点的温度值，我想将Site1与所有50个站点关联起来。但是，我只想将data.frame中使用函数cor.test（）生成的组件“p.value”和“estimate”提取到两个不同的列中

我已经做了我的尝试，它的工作，但我不知道如何！ 出于这个原因，我想知道如何简化代码，因为问题是我必须运行两次“For”循环才能得到结果

以下是我的例子：

# Temperature data
 data <- matrix(rnorm(500, 10:30, sd=5), nrow = 100, ncol = 50, byrow = TRUE,
               dimnames = list(c(paste("Year", 1:100)),
                               c(paste("Site", 1:50))) )
# Empty data.frame
 df <- data.frame(label=paste("Site", 1:50), Estimate="", P.value="")

# Extraction
for (i in 1:50) {
 df1 <- cor.test(data[,1], data[,i] )
 df[,2:3] <- df1[c("estimate", "p.value")]
   }

for (i in 1:50) {
  df1 <- cor.test(data[,1], data[,i] )
 df[i,2:3] <- df1[c("estimate", "p.value")]
   }

 df

#温度数据
数据首先，我猜你的代码中有一个输入错误（如果你想要唯一的值，你应该有
rnorm（5000
），否则你将在这500个数字中循环10次

无论如何，一个简单的方法是：

data <- matrix(rnorm(5000, 10:30, sd=5), nrow = 100, ncol = 50, byrow = TRUE,
               dimnames = list(c(paste("Year", 1:100)),
                               c(paste("Site", 1:50))) )
# Empty data.frame
df <- data.frame(label=paste("Site", 1:50), Estimate="", P.value="")
estimates = numeric(50)
pvalues = numeric(50)
for (i in 1:50){
  test <- cor.test(data[,1], data[,i])
  estimates[i] = test$estimate
  pvalues[i] = test$p.value
}
df$Estimate <- estimates
df$P.value <- pvalues
df

让它更简洁一点。
首先，我猜你的代码中有一个输入错误（如果你想要唯一的值，你应该有
rnorm（5000
），否则你将在这500个数字中循环10次

无论如何，一个简单的方法是：

data <- matrix(rnorm(5000, 10:30, sd=5), nrow = 100, ncol = 50, byrow = TRUE,
               dimnames = list(c(paste("Year", 1:100)),
                               c(paste("Site", 1:50))) )
# Empty data.frame
df <- data.frame(label=paste("Site", 1:50), Estimate="", P.value="")
estimates = numeric(50)
pvalues = numeric(50)
for (i in 1:50){
  test <- cor.test(data[,1], data[,i])
  estimates[i] = test$estimate
  pvalues[i] = test$p.value
}
df$Estimate <- estimates
df$P.value <- pvalues
df

为了让它更简洁一点。
我还可以提供以下内容（屏蔽循环）：

result我还可以提供以下内容（屏蔽循环）：

结果与colemand77的答案相似：

创建一个cor函数：

cor_fun <- function(x, y, method){
  tmp <- cor.test(x, y, method= method)
  cbind(r=tmp$estimate, p=tmp$p.value) }

与colemand77的答案类似：

创建一个cor函数：

cor_fun <- function(x, y, method){
  tmp <- cor.test(x, y, method= method)
  cbind(r=tmp$estimate, p=tmp$p.value) }

你是对的！它是5000而不是500，但那只是一个随机值的例子。非常感谢你的帮助和建议！你是对的！它是5000而不是500，但那只是一个随机值的例子。非常感谢你的帮助和建议！
t(apply(data, 2, cor_fun, data[, 1], "spearman"))