Question

在包含大量变量的时间序列上运行cor（）时，我得到一个表，其中每个变量都有一行和一列，显示它们之间的相关性。

如何将此表视为从最相关到最不相关的列表（消除所有NA结果和映射回自身的结果（即A与A的相关性））。我还想将反（负）结果计为绝对值，但仍将其显示为负值。

所以期望的输出类似于：

A,B,0.98
A,C,0.9
C,R,-0.8
T,Z,0.5

Answer 1

这是我能想到的很多方法之一。我使用了reshape包，因为melt()语法很容易记住，但melt()命令很容易用基本R命令完成：

require(reshape)
## set up dummy data
a <- rnorm(100)
b <- a + (rnorm(100, 0, 2))
c <- a + b + (rnorm(100)/10)
df <- data.frame(a, b, c)
c <- cor(df)
## c is the correlations matrix

## keep only the lower triangle by 
## filling upper with NA
c[upper.tri(c, diag=TRUE)] <- NA

m <- melt(c)

## sort by descending absolute correlation
m <- m[order(- abs(m$value)), ]

## omit the NA values
dfOut <- na.omit(m)

## if you really want a list and not a data.frame
listOut <- split(dfOut, 1:nrow(dfOut))

Answer 2

使用基数R（其中cors是相关矩阵）：

up <- upper.tri(cors)
out <- data.frame(which(up, arr.ind=TRUE), cor=cors[up])
out <- out[!is.na(out$cor),]
out[order(abs(out$cor), decreasing=TRUE),]

Answer 3

将...替换为您的关联调用。

library(reshape)
x <- subset(melt(cor(...)), value != 1 | value != NA)
x <- x[with(x, order(-abs(x$value))),]

如果你的相关性中有很多NA，也许可以尝试在相关调用中使用use="complete.obs"参数。

将关联表显示为降序列表

3 个答案: