如何将一个变量与R上的所有其他变量关联起来
如何将一个变量与R上的所有其他变量关联起来
提问于 2013-12-06 05:09:38
我想要将一个变量(比如酪氨酸)与R上的所有其他变量(大约200种其他代谢物，如尿素、葡萄糖、肌苷等)联系起来，但我不确定该怎么做。我是R的新手。
我已经学习了配对函数，但它将每个代谢物配对在指定的范围内。
谢谢!
回答 3
Stack Overflow用户
发布于 2013-12-06 05:32:17
既然你提到了“代谢物”，我假设你的指标是“浓度”，例如，你有一个矩阵，称为data，每个代谢物有一列，每个样品有一行。
所以，就像这样：
# just generates example - YOU SHOULD PROVIDE THIS!!!
data <- data.frame(tyrosine=1:10 + rnorm(10,sd=2),
urea =2*1:10 + rnorm(10,sd=2),
glucose =30 -2*1:10 +rnorm(10,sd=2),
inosine =25 -1:10 + rnorm(10,sd=2))
data
tyrosine urea glucose inosine
1 -0.2529076 5.023562 29.83795 26.71736
2 2.3672866 4.779686 27.56427 22.79442
3 1.3287428 4.757519 24.14913 22.77534
4 7.1905616 3.570600 18.02130 20.89239
5 5.6590155 12.249862 21.23965 17.24588
6 4.3590632 11.910133 17.88774 18.17001
7 7.9748581 13.967619 15.68841 17.21142
8 9.4766494 17.887672 11.05850 16.88137
9 10.1515627 19.642442 11.04370 18.20005
10 9.3892232 21.187803 10.83588 16.52635要获取相关系数，只需键入：
cor(data)
tyrosine urea glucose inosine
tyrosine 1.0000000 0.8087897 -0.9545523 -0.8512938
urea 0.8087897 1.0000000 -0.8577782 -0.8086910
glucose -0.9545523 -0.8577782 1.0000000 0.8608000
inosine -0.8512938 -0.8086910 0.8608000 1.0000000要生成散点图矩阵，只需键入：
pairs(data)
将来，请提供一个可以导入到R中的数据示例。
Stack Overflow用户
发布于 2013-12-06 05:19:08
在下面的示例中，我简单地将一个包含所有变量的数据帧拆分为两个矩阵。可以在cor函数中输入以下内容以获取相关值：
set.seed(1)
n=20
df <- data.frame(tyrosine=runif(n), urea=runif(n), glucose=runif(n), inosine=runif(n))
df
COR <- cor(as.matrix(df[,1]), as.matrix(df[,-1]))
COR
# urea glucose inosine
#[1,] -0.2373854 -0.3672984 -0.3393602Stack Overflow用户
发布于 2013-12-06 06:32:07
与框中的Marc类似，使用apply和列名
> set.seed(1)
> n=20
> df <- data.frame(tyrosine=runif(n), urea=runif(n), glucose=runif(n),
inosine=runif(n))
> apply(df,2, function(col)cor(col, df$tyrosine))
tyrosine urea glucose inosine
1.0000000 -0.2373854 -0.3672984 -0.3393602 对于合理大小的数据，这是一个很好的问题和模式，因为如果你只想要酪氨酸cors ( OP特别要求的)只计算酪氨酸cors (n时间+空间)，而不是全部vs all (~n^2时间+空间)，那么它是有效的。
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原文链接：
https://stackoverflow.com/questions/20410768
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