entityMap|blocks|key|8obft|text|你只需要稍微调整你的代码来：|type|unstyled|depth|inlineStyleRanges|entityRanges|data|3de2j|cor(A,+B,+na.rm=T)|code-block|syntax|javascript|78svn|na.rm=T告诉它删除缺少的值。|bkv3k^0|0|0|0^^$0|$]|1|@$2|3|4|5|6|7|8|K|9|@]|A|@]|B|$]]|$2|C|4|D|6|E|8|L|9|@]|A|@]|B|$F|G]]|$2|H|4|I|6|7|8|M|9|@]|A|@]|B|$]]|$2|J|4|-4|6|7|8|N|9|@]|A|@]|B|$]]]]

You just need to tweek your code slightly to:

<pre><code>cor(A, B, na.rm=T)
</code></pre>

na.rm=T tells it to remove missing values.

entityMap|blocks|key|2d1ep|text|这个怎么样？|type|unstyled|depth|inlineStyleRanges|entityRanges|data|725mq|#+construct+vectors
set.seed(1234)
A+<-+sample(0:10,+100,+replace=T)
B+<-+sample(0:10,+100,+replace=T)

#+remove+elements+of+A+and+B+where+both+are+0
cor(A[A+!=+0+%7C+B+!=+0],+B[A+!=0+%7C+B+!=+0])|code-block|syntax|javascript|fu3u2|或者，对我来说更有条理|2egpa|cor(A[!(A+==+0+&+B+==+0)],+B[!(A+==0+&+B+==+0)])|eccgb^0|0|0|0|0^^$0|$]|1|@$2|3|4|5|6|7|8|M|9|@]|A|@]|B|$]]|$2|C|4|D|6|E|8|N|9|@]|A|@]|B|$F|G]]|$2|H|4|I|6|7|8|O|9|@]|A|@]|B|$]]|$2|J|4|K|6|E|8|P|9|@]|A|@]|B|$F|G]]|$2|L|4|-4|6|7|8|Q|9|@]|A|@]|B|$]]]]

How about this?

<pre><code># construct vectors
set.seed(1234)
A &lt;- sample(0:10, 100, replace=T)
B &lt;- sample(0:10, 100, replace=T)

# remove elements of A and B where both are 0
cor(A[A != 0 | B != 0], B[A !=0 | B != 0])
</code></pre>

Or, more coherently to myself at the moment

<pre><code>cor(A[!(A == 0 &amp; B == 0)], B[!(A ==0 &amp; B == 0)])
</code></pre>

entityMap|blocks|key|d7rd3|text|如果您的数据位于data.frame+df中，则可以使用subset函数：|type|unstyled|depth|inlineStyleRanges|offset|length|style|CODE|entityRanges|data|10vcu|df+<-+data.frame(A,+B)
with(subset(df,+!(A+==+0+&+B+==+0)),+cor(A,B))|code-block|syntax|javascript|719j1^0|J|2|S|6|0|0^^$0|$]|1|@$2|3|4|5|6|7|8|M|9|@$A|N|B|O|C|D]|$A|P|B|Q|C|D]]|E|@]|F|$]]|$2|G|4|H|6|I|8|R|9|@]|E|@]|F|$J|K]]|$2|L|4|-4|6|7|8|S|9|@]|E|@]|F|$]]]]

If your data was in a data.frame, <code>df</code>, you could use the <code>subset</code> function:

<pre><code>df &lt;- data.frame(A, B)
with(subset(df, !(A == 0 &amp; B == 0)), cor(A,B))
</code></pre>

entityMap|blocks|key|bj6m1|text|另一种选择是使用rowSums创建逻辑索引并执行cor|type|unstyled|depth|inlineStyleRanges|offset|length|style|CODE|entityRanges|data|9mc7r|with(df[!!rowSums(df),],+cor(A,B))|code-block|syntax|javascript|3768m^0|8|7|O|3|0|0^^$0|$]|1|@$2|3|4|5|6|7|8|M|9|@$A|N|B|O|C|D]|$A|P|B|Q|C|D]]|E|@]|F|$]]|$2|G|4|H|6|I|8|R|9|@]|E|@]|F|$J|K]]|$2|L|4|-4|6|7|8|S|9|@]|E|@]|F|$]]]]

Another option is with <code>rowSums</code>, create a logical index and do the <code>cor</code>

<pre><code>with(df[!!rowSums(df),], cor(A,B))
</code></pre>

I have two named vectors A and B. I have to calculate correlation between them after removing entries which are 0 in both A and B. That is, if for a certain name 'Sample1', the value in both A and B are 0, then I would like to remove that entry from the correlation calculation. 

Is there a way to do this easily? I am using <code>cor(A, B)</code> to calculate correlation.

Calculating Correlation after removing zeros

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没有提供实际的解决方法或示例。

解答不清晰，无法理解或解决问题。

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 我有两个命名向量A和B。在删除A和B中都为0的条目后，我必须计算它们之间的相关性。也就是说，如果对于某个名称'Sample1'，A和B中的值都为0，那么我想从相关性计算中删除该条目。 有没有容易做到这一点的方法？我使用cor(A, B)来计算相关性。 

问在删除零后计算相关性
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