R中的相关循环

Question

我试图找到一种方法来在r中进行嵌套的for循环，以获取与此相关的所有可能组合：

cor(y, column1* column2)，cor(y, column1* column3)，cor(y, column1* column4)依此类推

这是我到目前为止尝试过的：

for(i in 1:length(dataframe))
{
for(j in 1:length(dataframe))
{
joint_correlation(i,j)=cor(y ~ dataframe(i) * dataframe(j));
}
}

我的数据框有115列，如一个小示例所示：

FG_pct FGA FT FT_pct FTA GP GS GmSc  MP    ORB

0.625   8   0  0.00   0  1  0   6.6  28.4   2   
0.500   4   0  0.00   1  2  0   2.1  17.5   0   
0.000   1   0  0.00   0  3  0   1.2  6.6    1   
0.500   6   0  0.00   0  4  0   3.6  13.7   1   
0.500   2   0  0.00   0  5  0   0.9  7.4    1   

我想为列1和列2切换出的每个可能组合找到cor(MP, column1* column2)的相关性。这样，我就不必分别做每个。如果可能的话，我想将每个相关组合cor(MP, column1* column2)，cor(MP, column1* column3)，cor(MP, column2* column4)等的输出保存在单独的列中。

这是我想要的示例：cor(MP, FG_pct*FT_pct)

Answer 1

编辑：Jean-Claude Arbaut给出了一个更好的答案，对此答案进行了评论。使用cor（df）。

这是我的拙劣答案：使用库corrgram（主要是可视化工具），我们可以轻松地获取数据集中所有相关性组合。示例：

library(corrgram)

#Example data

df <- data.frame(x = rnorm(50, 5, 5),
               y = rnorm(50, 2, 5))

df$z <- df$x / df$y
df$abc <- df$x * df$y * df$z

#panel arguments are necessary if you want to visualize correlations
corr <- corrgram(df,
         order = F, 
         lower.panel = panel.cor,
         upper.panel = panel.pts,
         text.panel = panel.txt,
         diag.panel = panel.minmax,
         main = "Correlation")

#call corr gives
corr

             x          y         z        abc
x   1.00000000 0.07064179 0.1402051 0.89166002
y   0.07064179 1.00000000 0.2495239 0.08024278
z   0.14020508 0.24952388 1.0000000 0.14649093
abc 0.89166002 0.08024278 0.1464909 1.00000000

绝对有更好的方法来使用函数而没有包，但这是在这里的早期，如果您急于获得结果，这可能会很好。

使用corrgram（）函数而不分配它的点可以使您很好地看到相关性。

Answer 2

假设您希望每列的相关性乘以其余两列的组合。

我们可以使用combn(names(dat), 2)放入lapply中找到相应组合的名称。

combs <- do.call(cbind.data.frame,
                 lapply("MP", rbind, combn(names(dat)[names(dat) != "MP"], 2)))
combs
#        1      2   3
# 1     MP     MP  MP
# 2 FG_pct FG_pct FGA
# 3    FGA     FT  FT

[在另一个lapply中，我们对名称组合中的数据进行子集处理，并使用公式cor（x1〜x2 * x3）计算cor。同时，我们将名称paste d作为公式存储在attr ibute中，以便稍后记住我们在每次迭代中计算出的结果。

res.l <- lapply(combs, function(x) {
  `attr<-`(cor(dat[,x[1]], dat[,x[2]]*dat[,x[3]]),
           "what", {
             paste0(x[1], ", ", paste(x[2], "*", x[3]))})
})

最后根据属性，我们选择unlist和setNames。>>

结果

# MP, FG_pct * FGA  MP, FG_pct * FT     MP, FGA * FT 
#        0.2121374        0.2829003        0.4737892 
检查：

（（请注意，您可以直接将名称，例如MP，FG_pct * FGA放到cor函数中。）

with(dat, cor(MP, FG_pct * FGA))
# [1] 0.2121374
with(dat, cor(MP, FG_pct * FT))
# [1] 0.2829003
with(dat, cor(MP, FGA * FT))
# [1] 0.4737892
要排序，请使用例如sort(res)或rev(sort(res))。

玩具数据：

set.seed(42)
dat <- as.data.frame(`colnames<-`(MASS::mvrnorm(n=1e4, 
                          mu=c(0.425, 4.2, 0.2, 3), 
                          Sigma=matrix(c(1, .3, .7, 0,
                                         .3, 1, .5, 0,
                                         .7, .5, 1, 0,
                                         0, 0, 0, 1), nrow=4), 
                          empirical=T), c("FG_pct", "MP", "FGA", "FT")))