需要计算几列的相关性
correlation of several columns need to be calculated
我正在尝试获取两个 csv 文件的相应列的相关系数。我只是使用以下内容但出现错误。考虑每个 csv 文件有 50 列
first values <- read.csv("")
second values <- read.csv("")
correlation.csv <- cor(x= first values , y=second values, method="spearman)
但我得到 x' must be numeric 错误!
一个 csv 文件的子集
感谢您的帮助
X.So中一定有一些分类变量,您可以先将该分类变量与 X 分开,然后在 cor() 函数中使用 X。
read.table
函数及其所有派生函数 return a data.frame 这是一个 R 列表对象。 mapply
函数处理 "parallel" 中的列表。如果匹配列在两个数据集中的顺序相同 and 行数相同 and 名称中没有空格,则会很简单:
mapply(cor, first_values , second_values)
如果问题更复杂,那么您需要通过编辑问题(而不是在评论中回复)来用示例数据填写缺失的详细信息。
我正在尝试获取两个 csv 文件的相应列的相关系数。我只是使用以下内容但出现错误。考虑每个 csv 文件有 50 列
first values <- read.csv("")
second values <- read.csv("")
correlation.csv <- cor(x= first values , y=second values, method="spearman)
但我得到 x' must be numeric 错误! 一个 csv 文件的子集
感谢您的帮助
X.So中一定有一些分类变量,您可以先将该分类变量与 X 分开,然后在 cor() 函数中使用 X。
read.table
函数及其所有派生函数 return a data.frame 这是一个 R 列表对象。 mapply
函数处理 "parallel" 中的列表。如果匹配列在两个数据集中的顺序相同 and 行数相同 and 名称中没有空格,则会很简单:
mapply(cor, first_values , second_values)
如果问题更复杂,那么您需要通过编辑问题(而不是在评论中回复)来用示例数据填写缺失的详细信息。