Question

我喜欢cor()函数，但想知道如何计算稀疏矩阵中的对数，从而产生相关值。非常感谢。

这是我所拥有的数据表的简化版本。 example data table picture

我还添加了我在here

上工作的实际文件的缩减版本

我想要的是找到一种方法给我一些类似下面的矩阵（下面是来自pic而不是超链接中的文件）： example desired output

这显示了columnA和columnB之间共有多少对值，因此我可以看到哪些列值得在相关性中进行比较。这有意义吗？

dput（垫）结构（列表（A = c（9.4,9.4,4.7,1.2，NA，0.6,7.712,0.2， NA，NA，3.13，NA，1.56,6.25，NA，NA，0.9471，NA，1.56,1.2， 0.78，NA，NA，NA，NA，NA，NA），B = c（4.7,12.5,2.3,2.3,9.4， 0.78,9.45,0.6，NA，NA，3.13，NA，2.3,6.25，NA，NA，10.72， NA，2.3,12.5,6.25，NA，NA，NA，NA，NA，NA），C = c（4.7,9.4， 4.7,0.6，NA，0.6,10.84,0.2,3.67,2.345,3.13,3.288,1.56， 9.4,11.21,0.6,2.256,50,1.56,3.13,0.78,18.7,0.66,1.2， 6.26,6.258,50））,. Name = c（＆＃34; A＆＃34;，＆＃34; B＆＃34;，＆＃34; C＆＃34;），class =＆＃34; data.frame＆＃34;，row.names = c（NA， -27L））

Answer 1

outdf <- c()
for (x in colnames(mat)) {
  for (y in colnames(mat)) {
    subset <- mat[,c(x, y)]
    number_complete <- nrow(subset[complete.cases(subset),])
    row <- c(x, y, number_complete)
    outdf <- rbind(outdf, row)
  }
}
outdf <- data.frame(outdf)
dcast(outdf, X1 ~ X2)
# X1  A  B  C
# 1  A 14 14 14
# 2  B 14 15 14
# 3  C 14 14 26

如何使用cor（）函数计算引起相关值的对的计数

1 个答案: