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r - 从R中的数据帧计算平均成对皮尔逊相关系数

问题描述

假设我有以下向量：

IDs_Complex_1 <- c("orangutan", "panda", "sloth", "mountain_gorilla", "dolphin", "snake")
IDs_Complex_2 <- c("bat", "penguin", "goat", "elephant", "tiger")

我想计算以下数据框中每个向量的垂直组织列中的值之间的成对皮尔逊相关系数。然后我希望找到所有可能组合的平均 PCC。

 Complex_ID        Tissue_X Tissue_Y Tissue_Z
 orangutan         5         6        7
 panda             6         7        8
 sloth             7         8        9
 mountain_gorilla  100       60       50
 dolphin           115       62       51
 snake             130       59       67
 bat               2         6        7
 penguin           15        11       12
 goat              22        23       86
 elephant          14        22       109
 tiger             0         1        7

因此，为了说明复数 1 的情况，我希望计算：

  PCC_1 <- PCC of (5, 6, 7, 100, 115, 130) and (6, 7, 8, 60, 62, 59)
  PCC_2 <- PCC of (5, 6, 7, 100, 115, 130) and (7, 8, 9, 50, 51, 67)
  PCC_3 <- PCC of (6, 7, 8, 60, 62, 59) and (7, 8, 9, 50, 51, 67)

我希望计算平均值

  (PCC_1, PCC_2, PCC_3) = ?

但是，如果我有 20 个左右的组织柱，其中有 20！/2！18！= 成对相关系数的 190 种组合（不重复）。我将如何编码？

非常感谢！

阿比盖尔

标签： rdataframecombinationsaveragepearson-correlation

解决方案

如果df是你的data.frame：

df = structure(list(Complex_ID = structure(c(6L, 7L, 9L, 5L, 2L, 10L, 
1L, 8L, 4L, 3L, 11L), .Label = c("bat", "dolphin", "elephant", 
"goat", "mountain_gorilla", "orangutan", "panda", "penguin", 
"sloth", "snake", "tiger"), class = "factor"), Tissue_X = c(5L, 
6L, 7L, 100L, 115L, 130L, 2L, 15L, 22L, 14L, 0L), Tissue_Y = c(6L, 
7L, 8L, 60L, 62L, 59L, 6L, 11L, 23L, 22L, 1L), Tissue_Z = c(7L, 
8L, 9L, 50L, 51L, 67L, 7L, 12L, 86L, 109L, 7L)), class = "data.frame", row.names = c(NA, 
-11L))

你可以做：

    cor(df[,-1])
          Tissue_X  Tissue_Y  Tissue_Z
Tissue_X 1.0000000 0.9748668 0.4119840
Tissue_Y 0.9748668 1.0000000 0.5440719
Tissue_Z 0.4119840 0.5440719 1.0000000

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