对不起我的英文不好,我想把很多数据帧的相关系数计算成一个列表,所以我有一个28个数据帧的列表,但我想计算前7个Dataframe的系数,每个数据帧有两列,一次是日期和其他 Value 观:
my.files <- list.files(pattern = ".csv")
my.data <- lapply(my.files,
read.csv,
header = TRUE, sep = ";")
ChangeType <- function(DF){
DF[,2] <- as.numeric(DF[,2])
DF
}
my.data <- lapply(my.data, ChangeType)
好吧,现在我的列表在每个数据帧中有4种不同类型的值,如1到7 DF,第二列是“PRECIPITACION”,8到14 DF是“RADIACION”,对于15到21 DF,第二列是“ TEMPERATURA“,对于22到28 DF,第二列是”VELOCIDAD“ . 所以我想计算每组数据帧的相关系数,对此有何想法?
谢谢你的回答
2 回答
]好吧,我试着计算列表中前7个DF的相关矩阵:
我尝试使用前7 DF创建一个子列表,更改第二列的名称,并使用
lapply
为此子列表应用cor
来计算此7 DF的相关性,但此代码不起作用 .您的文件列表位于
my.data
中 . 文件1:7是Precipitacion,将它们绑在一起:为Radiacion,Temperatura,Velocidad做同样的事情:
您的文件是按日期,Precip或Date,Tempur等订购的,因此假设采样日期相同或相似,请使用您需要的列列出rbind文件:
然后将cbind()这些一起放入data.frame:
从$ V1- $ V5更改名称
检查:
好的,cbind将我们的日期更改为数字,所以我们将其更改回来:
现在我们可以问,与使用'cor`的内容有什么关联 .
这是1,因为我在Date之后的每一列中使用了相同的数据 . 现在从Tempuratura采样