要找到 R 数据框或矩阵中变量之间的相关序列，我们可以使用 corrr 包中的相关和拉伸函数。
例如，如果我们有一个名为 df 的数据框，那么我们可以使用以下给定的命令找到 df 中变量之间的相关序列 -
df%>% correlate() %>% stretch() %>% arrange(r)
以下代码段创建了一个示例数据框 -
x1<-rnorm(20) x2<-rnorm(20,5,0.2) x3<-rnorm(20,5,0.005) x4<-rnorm(20,2,0.14) df1<-data.frame(x1,x2,x3,x4) df1
创建以下数据框 -
x1 x2 x3 x4 1 0.6808273 5.100547 5.008409 1.903267 2 -0.8982181 5.236966 5.003451 1.885443 3 1.7004141 4.938643 4.998515 2.078969 4 -0.5556164 5.086777 5.000830 1.836611 5 -0.3700080 5.180180 4.999621 2.066981 6 -0.6171065 5.218265 5.006482 2.012696 7 1.3167304 4.886068 5.005309 1.697461 8 -1.0291898 5.082370 4.996527 1.876241 9 0.3552824 5.354599 5.004550 2.010306 10 -0.8318924 4.943031 4.999007 2.097666 11 -0.3643198 5.287603 4.996394 2.119303 12 -0.6422962 4.864442 4.998594 2.105324 13 3.3631619 4.675183 4.999328 1.878981 14 1.7794186 4.769273 4.997484 2.027005 15 -0.5102582 5.140516 5.001077 1.830695 16 1.1652416 4.586822 4.996408 2.101790 17 -0.4535449 5.046426 5.004014 1.906526 18 -2.0166857 4.666686 4.996425 2.011478 19 -0.9543124 4.956333 5.002519 1.984997 20 1.5101443 5.273918 4.988374 1.876615
要加载 corrr 包并找到 df1 中变量之间的相关性序列，请将以下代码添加到上述代码段中 -
library(corrr) df1%>% + correlate() %>% + stretch() %>% + arrange(r) Correlation method: 'pearson' Missing treated using: 'pairwise.complete.obs' # A tibble: 16 x 3输出结果
如果您将上述所有给定的片段作为单个程序执行，它会生成以下输出 -
x y r <chr> <chr> <dbl> 1 x1 x2 -0.284 2 x2 x1 -0.284 3 x3 x4 -0.263 4 x4 x3 -0.263 5 x1 x4 -0.155 6 x4 x1 -0.155 7 x1 x3 -0.137 8 x3 x1 -0.137 9 x2 x4 -0.127 10 x4 x2 -0.127 11 x2 x3 0.185 12 x3 x2 0.185 13 x1 x1 NA 14 x2 x2 NA 15 x3 x3 NA 16 x4 x4 NA
以下代码段创建了一个矩阵 -
M1<-matrix(rpois(100,10),ncol=5) M1
创建以下矩阵 -
[,1][,2][,3][,4][,5] [1,] 10 4 13 4 9 [2,] 14 12 13 15 11 [3,] 11 6 15 10 16 [4,] 6 10 5 9 9 [5,] 9 6 20 10 10 [6,] 7 10 6 10 12 [7,] 13 15 6 13 8 [8,] 3 14 11 9 8 [9,] 13 10 7 9 11 [10,] 10 7 16 13 12 [11,] 8 7 9 7 14 [12,] 7 6 9 16 6 [13,] 7 14 7 7 12 [14,] 8 7 7 5 10 [15,] 4 9 13 11 7 [16,] 15 9 14 11 8 [17,] 9 12 7 9 15 [18,] 11 10 3 14 10 [19,] 8 5 13 17 11 [20,] 7 13 10 12 7
要查找 M1 中变量之间的相关性序列，请将以下代码添加到上述代码段中 -
M1%>% + correlate()%>% + stretch() %>% + arrange(r) Correlation method: 'pearson' Missing treated using: 'pairwise.complete.obs' # A tibble: 25 x 3输出结果
如果您将上述所有给定的片段作为单个程序执行，它会生成以下输出 -
x y r <chr> <chr> <dbl> 1 V2 V3 -0.473 2 V3 V2 -0.473 3 V4 V5 -0.233 4 V5 V4 -0.233 5 V2 V5 -0.136 6 V5 V2 -0.136 7 V1 V2 -0.0355 8 V2 V1 -0.0355 9 V3 V5 0.0261 10 V5 V3 0.0261