異なる変数間およびグループ間の相関のためのデータフレームを作成

Question

修正と変更変数との相関をサブグループで分けたデータフレームが必要です。 データセットmtcarsを例に挙げて、私が考えた最も近い解決策を以下に示します（相関関係は意味をなす必要はありません）。

library(datasets) 
data(mtcars) 
df <- load(mtcars) 

as.factor(mtcars$am) 
as.factor(mtcars$gear) 
as.factor(mtcars$carb) 

library(plyr) 
cors <- function(var, group) { 
    corrl <- ddply(df, .(group), summarise, "corr" = cor(var, mpg, method = "spearman")) 
} 

dafr.var <- as.vector(c("cyl", "disp", "hp", "drat")) 
args<- merge(as.character(c("am", "gear", "carb")), dafr.var) 
args[,1:2]<- lapply(args[,1:2], as.character) 
colnames(args) <- c("grouping", "variable") 

cortable <- NULL 
for (i in 1:nrow(args)){ 
    cortable<- rbind(cortable, cors(var = df[args[i,2]], group = df[args[i,1]])) 
} 
cortable 

「Cortable」彼らは、中間ステップに記載されているようにサブグループによって相関を示しています最終的なデータフレーム、あろう - データフレーム「引数」。

私の質問は明確ですか？なぜこれがうまくいかないのか、私のコードで変更できるのか誰にでも分かりますか？ 何か助けていただければ幸いです。

大切にしてください。

Answer 1

このようなことが、あなたが探しているものを得るのに役立ちますか？

df <- mtcars 

df$make <- rownames(df) 
df$make <- sapply(df$make, function(x) strsplit(x, " ")[[1]][1]) 

cors <- function(var, group) { 
    require(plyr) 
    corrl <- ddply(df, group, function(x) cor(x[,var], x[,"mpg"], method = "spearman")) 
    corrl$var <- var 
    corrl$group <- group 
    colnames(corrl) <- c("value", "corr", "var", "group") 
    return(corrl) 
} 

dafr.var <- as.vector(c("cyl", "disp", "hp", "drat")) 
args <- merge(as.character(c("am", "gear", "carb", "make")), dafr.var) 
args[,1:2] <- lapply(args[,1:2], as.character) 
colnames(args) <- c("grouping", "variable") 


cortable <- data.frame(value = numeric(), corr = numeric(), var = character(), group = character(), stringsAsFactors = FALSE) 

for (i in 1:nrow(args)){ 
    cortable <- rbind(cortable, cors(var = args[i,2], group = args[i,1])) 
} 

cortable <- cortable[,c("var","group","value","corr")] 

cortable