Question

如果这些值按组存储在data.table的单个列中（除了将data.table转换为矩阵之外），是否有一种优雅计算值之间相关性的方法？

library(data.table)
set.seed(1)             # reproducibility
dt <- data.table(id=1:4, group=rep(letters[1:2], c(4,4)), value=rnorm(8))
setkey(dt, group)

#    id group      value
# 1:  1     a -0.6264538
# 2:  2     a  0.1836433
# 3:  3     a -0.8356286
# 4:  4     a  1.5952808
# 5:  1     b  0.3295078
# 6:  2     b -0.8204684
# 7:  3     b  0.4874291
# 8:  4     b  0.7383247

有效的东西，但需要组名作为输入：

cor(dt["a"]$value, dt["b"]$value)
# [1] 0.1556371

我正在寻找更多类似的东西：

dt[, cor(value, value), by="group"]

但这并没有给我我追求的相关性。

对于具有正确结果的矩阵，这是同样的问题。

set.seed(1)             # reproducibility
m <- matrix(rnorm(8), ncol=2)
dimnames(m) <- list(id=1:4, group=letters[1:2])

#        group
# id           a          b
#   1 -0.6264538  0.3295078
#   2  0.1836433 -0.8204684
#   3 -0.8356286  0.4874291
#   4  1.5952808  0.7383247

cor(m)                  # correlations between groups

#           a         b
# a 1.0000000 0.1556371
# b 0.1556371 1.0000000

任何评论或帮助都非常感谢。

Answer 1

data.table没有简单的方法可以做到这一点。您提供的第一种方式：

cor(dt["a"]$value, dt["b"]$value)

可能是最简单的。

另一种方法是reshape data.table从"long"格式到"wide"格式：

> dtw <- reshape(dt, timevar="group", idvar="id", direction="wide")
> dtw
   id    value.a    value.b
1:  1 -0.6264538  0.3295078
2:  2  0.1836433 -0.8204684
3:  3 -0.8356286  0.4874291
4:  4  1.5952808  0.7383247
> cor(dtw[,list(value.a, value.b)])
          value.a   value.b
value.a 1.0000000 0.1556371
value.b 0.1556371 1.0000000

更新：如果您使用的是data.table版本＆gt; = 1.9.0，那么您可以使用dcast.data.table而不是更快。查看this post了解详情。

dcast.data.table(dt, id ~ group)

Answer 2

我不知道如何立即以矩阵形式获取它，但我觉得这个解决方案很有用：

dt[, {x = value; dt[, cor(x, value), by = group]}, by=group]

   group group        V1
1:     a     a 1.0000000
2:     a     b 0.1556371
3:     b     a 0.1556371
4:     b     b 1.0000000

因为你从一个熔化的数据集开始，你最终得到了相关性的熔融表示。

使用此表单，您还可以选择仅计算某些对，特别是计算两个对角线时都浪费时间。例如：

 dt[, {x = value; g = group; dt[group <= g, list(cor(x, value)), by = group]}, by=group]
   group group        V1
1:     a     a 1.0000000
2:     b     a 0.1556371
3:     b     b 1.0000000

或者，这种形式也适用于两组之间的互相关（即，对角线的阻挡）

library(data.table)
set.seed(1)             # reproducibility
dt1 <- data.table(id=1:4, group=rep(letters[1:2], c(4,4)), value=rnorm(8))
dt2 <- data.table(id=1:4, group=rep(letters[3:4], c(4,4)), value=rnorm(8))
setkey(dt1, group)
setkey(dt2, group)

dt1[, {x = value; g = group; dt2[, list(cor(x, value)), by = group]}, by=group]

   group group          V1
1:     a     c -0.39499814
2:     a     d  0.74234458
3:     b     c  0.96088312
4:     b     d  0.08016723

显然，如果您最终希望以矩阵形式使用这些，那么您可以使用dcast或dcast.data.table，但请注意，在上面的示例中，您有两个具有相同名称的列，以解决此问题值得在j函数中重命名它们。对于原始问题：

dcast.data.table(dt[, {x = value; g1=group; dt[, list(g1, g2=group, c =cor(x, value)), by = group]}, by=group], g1~g2, value.var = "c")

   g1         a         b
1:  a 1.0000000 0.1556371
2:  b 0.1556371 1.0000000

Answer 3

我已经找到了一个简单的替代方法来做到这一点。你实际上与dt[, cor(value, value), by="group"]方法非常接近。你真正需要的是先在日期上进行笛卡尔连接，然后分组。即。

dt[dt, allow.cartesian=T][, cor(value, value), by=list(group, group.1)]

这样做的好处是它可以将系列连接在一起（而不是假设它们的长度相同）。然后，您可以将其转换为矩阵形式，或将其保留为在ggplot等中绘制为热图。

完整示例

setkey(dt, id)
c <- dt[dt, allow.cartesian=T][, list(Cor = cor(value, value.1)), by = list(group, group.1)]
c

   group group.1       Cor
1:     a       a 1.0000000
2:     b       a 0.1556371
3:     a       b 0.1556371
4:     b       b 1.0000000

dcast(c, group~group.1, value.var = "Cor")

  group         a         b
1     a 1.0000000 0.1556371
2     b 0.1556371 1.0000000

R data.table中各组之间的相关性

3 个答案: