r中矩阵格式数据的相关性

Question

我在 R 中创建了一个矩阵，我想研究两列之间的相关性。 My_matrix 是：

         speed motor rpm acceleration age
cadillac     3        42           67  22
porche       5        40           68  21
ferrari      7        37           69  20
peugeot     10        32           70  19
kia         12        28           71  18

当我尝试cor(speed~age, data=My_matrix) ，出现以下错误：

cor(speed ~ age, data = a) 中的错误：未使用的参数（数据 = My_matrix）

知道如何解决这个问题吗？ 谢谢。

Answer 1

我们可以子集的列和应用cor直接作为的使用cor是

cor(x, y = NULL, use = "everything", method = c("pearson", "kendall", "spearman"))

并且没有公式方法

cor(My_matrix[,c("speed", "age")])
#          speed        age
#speed  1.0000000 -0.9971765
#age   -0.9971765  1.0000000

Answer 2

我也试过了，它奏效了：我创建了一个“b”数据集

b=as.data.frame(My_matrix)

然后我使用了

cor(b$speed, b$age) 并得到相关性。

Answer 3

这里已经有一些很棒的基础 R 解决方案（向@akrun 和 @Debutant 致敬，基础 R 很棒！）。 我想为未来的查看者和代码偏好选项添加替代解决方案。

如果您不喜欢键入引号并且数据集足够小，列号可以更快——尽管引号中的变量名更准确（尤其是在列重新排序的情况下）。

评论中的@mikey 提供了一个列号解决方案，这是一个替代版本：

cor(My_matrix[,c(1,4)])

如果您的数据是数据框而不是矩阵，您可能会喜欢一种 tidyverse 方法，它也不需要引号（尽管名称中带有空格的讨厌的变量可能需要 ` 标记）：

library(dplyr)
My_dataframe %>% select(speed, age) %>% cor()

@Debutant 只要求 2 个变量的相关性，但如果我们想全力以赴并获得完整的相关矩阵，这里有其他选项：

# assuming all your columns are numeric as they are here
cor(My_matrix)
# if you have a dataframe with different data types, select only the numeric ones
library(dplyr)
My_dataframe %>% select_if(is.numeric) %>% cor()
# if you don't like the long decimals, toss in a round() for good measure
My_dataframe %>% select_if(is.numeric) %>% cor() %>% round(3)

希望您觉得这个有帮助。 :)