我有以下数据集，包含21列 - 19个变量，月和日期作为日期类型列。
目的是分析相关性如何随时间变化，计算一个月内汇总的变量之间的每日相关性。例如，随着时间的推移，请参阅此“月度相关性”。 （X轴为月份类型）
+------------+---------+-----+-----+--------+---------+-------------+
| Date | Month | AOV | ASP | Clicks | Traffic | Impressions |
+------------+---------+-----+-----+--------+---------+-------------+
| 2017-01-01 | 2017-01 | 50 | 6 | 700 | 10000 | 4500 |
+------------+---------+-----+-----+--------+---------+-------------+
| 2017-01-02 | 2017-01 | 55 | 7 | 800 | 20000 | 4600 |
+------------+---------+-----+-----+--------+---------+-------------+
| 2017-02 | 2017-02 | 58 | 8 | 700 | 4599 | 2300 |
+------------+---------+-----+-----+--------+---------+-------------+
目前我有以下代码，但我只能同时比较两个变量
ddply(corr,"Month",summarise,corr=cor(AOV,ASP))
我得到下表
+---------+------------+
| Month | corr |
+---------+------------+
| 2017-1 | 0.4958738 |
+---------+------------+
| 2017-10 | 0.8527522 |
+---------+------------+
| 2017-11 | -0.2751771 |
+---------+------------+
| 2017-12 | NA |
+---------+------------+
| 2017-2 | 0.6596346 |
+---------+------------+
| 2017-3 | 0.6399969 |
+---------+------------+
| 2017-4 | 0.7926245 |
+---------+------------+
| 2017-5 | 0.6429613 |
+---------+------------+
| 2017-6 | 0.3824414 |
+---------+------------+
| 2017-7 | 0.9154873 |
+---------+------------+
| 2017-8 | 0.7235767 |
+---------+------------+
| 2017-9 | 0.8264006 |
+---------+------------+
我一直在使用combn来创建组合集，但我不太确定如何将它与ddply一起使用。我成对了171个组合。
combn(corr,2,simplify = F)
答案 0 :(得分：0)
你可以这样做：
string comando = $" delete from MyTable where IdProduccion = '{idProduccion}'";
int res = context.Database.ExecuteSqlCommand(comando);
if (res < 0)
throw new Exception("....")