我正在尝试将列转换为 R 中的行,而不使用 reshape(无法安装包)。我收到的数据包括属性及其相应的指标。我想计算所有这些属性之间的统计相关性——总共 16000 条记录和 800 万条记录。并非所有记录都具有相同数量的属性。
为此,我相信我必须将列转换为行,以便最终可以使用 cor 函数,例如 cor(x[,1], x[,2:16000])。如果有某种方法可以通过属性使用 cor 函数,即属性 1 和 2、属性 1 和 3、属性 1 ... N 之间的相关性,这可能完全没有必要。任何帮助将不胜感激。
ID Attribute Metric1
[1,] 1 1 -1.6363007
[2,] 2 1 1.1483294
[3,] 3 1 2.1682566
[4,] 4 1 -1.1823649
[5,] 5 1 -1.3631378
[6,] 1 2 -1.1715544
[7,] 2 2 1.5164278
[8,] 3 2 -1.0110274
[9,] 4 2 -0.9421652
[10,] 5 2 -0.2105443
[11,] 6 2 -0.4143548
[12,] 7 2 -1.6170975
[13,] 8 2 1.2402303
[14,] 9 2 0.4460047
[15,] 7 3 0.1060407
[16,] 8 3 0.9796893
[17,] 9 3 0.9254911
[18,] 10 3 -1.5728600
[19,] 11 3 -0.8082675
[20,] 12 3 -1.8643084
转型:
ID attribute1 attribute2 attribute3
1 -1.6363007 -1.1715544 na
2 1.1483294 1.5164278 na
3 2.1682566 -1.0110274 na
4 -1.1823649 -0.9421652 na
5 -1.3631378 -0.2105443 na
6 na -0.4143548 na
7 na -1.6170975 0.1060407
8 na 1.2402303 0.9796893
9 na 0.4460047 0.9254911
10 na na -1.57286
11 na na -0.8082675
12 na na -1.8643084
test <- cbind(c(rep(1,5),rep(2,9),rep(3,6)), replicate(1,rnorm(20)))
test <- cbind(c(1:5,1:9,7:12),test)
@亚伦
q <- matrix(nrow=20,ncol=3)
colnames(q) <- c("x","y","z")
q[,3] <- replicate(1, rnorm(20))
q[,2] <- c(101,102,103,104,105,106, 107, 108, 101,103,107,109, 104,110,102,103,106,109,108,112)
q[15:20,1] <- 10000003
q[9:14,1] <- 10000002
q[1:8,1] <- 10000001
q <- data.frame(q)
q$x <- factor(q$x)
q$y <- factor(q$y)
q$z <- factor(q$z)
with(q, {
out <- matrix(nrow=nlevels(x), ncol=nlevels(y),
dimnames=list(levels(x), levels(y)))
out[cbind(x, y)] <- z
out
})