[英]cor.test correlation for 2 data frames with p-value in R
我有2个数据帧,彼此不同,我需要对使用R
的cor.test()
函数的数据帧进行关联。
我的数据框具有相同的列数,但行彼此不同。
例如,融化之后(使用reshape
包中的melt()
函数),我的数据框如下所示:
这些数据帧中的每一个都有84列,并且行数各不相同:
head(df1)
ID variable value
ENSG60 AE02_ID 7.408430
ENSG53 AE02_ID 0.000000
ENSG94 AE02_ID 2.556464
ENSG49 AE02_ID 0.032384
ENSG9 AE02_ID 0.000000
和head(df2)
:
ID variable value
ENSG3 AE02_ID 0.000001
ENSG1 AE02_ID 0.329180
ENSG8 AE02_ID 0.000000
ENSG10 AE02_ID 29.157761
ENSG20 AE02_ID 0.633884
我使用以下R
脚本进行分析,该脚本返回Spearman系数:
result <- apply(mat1, 2, function(col_mat1){
apply(mat2, 2, function(col2, col1) {
cor.test(col2, col1, method = "spearman")$estimate # this returns the p-value of the cor.test
}, col1=col_mat1)
})
当我尝试为上述功能添加p.value时:
result <- apply(mat1, 2, function(col_mat1){
apply(mat2, 2, function(col2, col1) {
cor.test(col2, col1, method = "spearman")cbind($estimate,$p.value) # this returns the p-value of the cor.test
}, col1=col_mat1)
})
它返回一条错误消息。
任何建议或帮助将是巨大的。 谢谢。 期望的结果是这样的,
df1 df2 Coefficient P.value
ENSG60 ENSG3 0.1828591281 0.00546547
ENSG53 ENSG1 0.021038182 0.021038182
ENSG94 ENSG8 -0.0683044433 0.000657
您没有给出可复制的示例,但是我认为您的内部函数需要进行一些轻微的修改(例如),如下所示:
function(col2, col1) {
cc <- cor.test(col2, col1, method = "spearman")
cbind(cc$estimate,cc$p.value)
}
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