R语言 只计算数字列的相关矩阵

相关矩阵是一个数据框架的数字属性之间关系的表格表示。表中的值是属性之间的相关系数。

使用的数据集：畅销书

为了创建一个相关矩阵，需要以数据框架为参数调用cor()函数。

语法： cor(dataframe)

例子

df<-read.csv("bestsellers.csv")
  
cor(df)

输出

Error in cor(df) : 'x' must be numeric

当数据帧由数值以外的值组成时，这个函数就会失效。在这种情况下，创建一个相关矩阵可以通过下面的任何一种方法来完成。

方法1：使用sapply()

这里cor()在数据框架中被调用，但这次只给它数字列。为了过滤掉数字列，使用sapply()对数据框进行了检查数字值的操作。

R语言中的 sapply() 函数将列表、向量或数据框作为输入，并给出向量或矩阵的输出。它对列表对象的操作很有用，并返回一个与原始集合相同长度的列表对象。

语法： sapply(X, FUN)

参数

• X： 一个向量或一个对象
• FUN： 应用于X的每个元素的函数

例子

df<-read.csv("bestsellers.csv")
  
cor(df[sapply(df,is.numeric)])

输出

方法2：使用 lapply( )

同样，也可以用lapply来过滤掉数值。 Lapply() 函数R语言用来在元素列表上应用一个函数。

语法： lapply(list, func)

参数

• list： 元素的列表
• func： 要应用的操作

在选择了所需的数据后，使用unlist()将列表转换为一个向量，然后将此数据帧传递给cor()，以产生一个相关矩阵。

R语言中的 unlist() 函数用于将一个列表转换为一个矢量。它通过保留所有成分来简化生成一个向量。

语法： unlist(list)

参数：

list： 它是一个列表或向量

use.name： 布尔值，用于保存或不保存位置名称。

例子

df<-read.csv("bestsellers.csv")
  
cor(df[, unlist(lapply(df, is.numeric))])

输出