Question

我有两组变量之间的相关矩阵。我想找到与每个As

具有最大相关性的变量B.

> B = data.frame('B1' = c(3,3,5), 'B2' = c(2,7,8))
> A = data.frame('A1' = c(1,2,3), 'A2' = c(4,2,6))
> corr_matrix = cor(A,B)
> corr_matrix

          B1        B2
A1 0.8660254 0.9332565
A2 0.8660254 0.1555428

我跑

> temp = apply(corr_matrix,1,which.max)
> temp
A1 A2 
2  1
> names(B)[temp]
[1] "B2" "B1"

并获得我需要的一个很好的向量。继承人。如果我的矩阵看起来像这样

corr_matrix

           B1 B2        B3
A1         NA NA        NA
A2  0.3986434 NA 0.2807630
A3 -0.3568664 NA 0.6037172
A4  0.1974342 NA 0.6827092

apply(corr_matrix,1,which.max)

$A1
integer(0)

$A2
B1 
1 

$A3
B3 
3 

$A4
B3 
3

我得到一个奇怪的嵌套结构，我不太了解。有人可以解释这个结构是什么，为什么它与上面的例子不同？

我的意思是如果它吐出来我会很高兴

A1 A2 A3 A4
NA  1  3  3

最后，我可以看到我想要的答案（NA，B1，B3，B3），但我如何以矢量形式出现？

我看到很多NA +申请线程，但它们似乎都不适用于我的目的所以我很抱歉，如果这是我不知道的重复。

Answer 1

相关矩阵：

corr_matrix <- as.matrix(read.table(text = "B1 B2        B3
                          A1         NA NA        NA
                          A2  0.3986434 NA 0.2807630
                          A3 -0.3568664 NA 0.6037172
                          A4  0.1974342 NA 0.6827092", header = TRUE, row.names = 1))

您可以定义一个函数来处理所有值为NA的情况：

temp <- apply(corr_matrix,1, function(x) if (all(is.na(x))) NA else which.max(x))

temp
# A1 A2 A3 A4 
# NA  1  3  3 

names(B)[temp]
# [1] NA   "B1" "B3" "B3"

Answer 2

Sven的解决方案是一般的方法。但是对于这种情况，您可以将输出列表的mode更改为numeric：

ll <- structure(list(A1 = integer(0), A2 = structure(1L, .Names = "B1"), 
      A3 = structure(3L, .Names = "B3"), A4 = structure(3L, .Names = "B3")), 
     .Names = c("A1", "A2", "A3", "A4"))

mode(ll) <- "numeric"
ll
# A1 A2 A3 A4 
# NA  1  3  3

R对NA应用奇怪的行为

2 个答案: