在R中对数据集执行多重相关的循环
詹姆士
我有一个具有x列数的数据集，其中包含测试结果组，例如test1_1，test1_2 ... test1_x，test2_1，test2_2，test2_x，testx_x ...等。每组测试都有不同数量的测试结果与之相关联，因此每个测试（test1_1至test1_30，test2_1至test2_19等）的实际数字并不相同。最后一栏是我的目标变量。我正在寻找建立哪些测试与目标变量相关的方法，但是我也想为每组测试创建数据集。我还将针对目标变量绘制每个测试的相关图。目前，我已经使用dplyr软件包完成了以下操作：
# Filter dataset into corresponding test groups and target variable and create a
# new dataframe of each individual test group
test1 <- dataset %>% select((starts_with("test1_")) | matches("Target"))
test2 <- dataset %>% select((starts_with("test2_")) | matches("Target"))
test2 <- dataset %>% select((starts_with("test3_")) | matches("Target"))
# establish correlation between each test groups and target variable
cor_test1 <- cor(test1)
cor_test2 <- cor(test2)
cor_test2 <- cor(test2)
# Create correlation plots of each test group and target variable
cplot_t1 <- corrplot(cor_test1)
cplot_t2 <- corrplot(cor_test2)
cplot_t3 <- corrplot(cor_test3)
这给了我我想要的结果，并且当前可以满足我的需要，但是要做起来似乎非常乏味。我怀疑我可能可以在for / while循环中的几行代码中实现所有这些功能，但是，我不确定从哪里开始。
斯蒂芬
使用lapply这可以像这样实现：
library(dplyr)
library(corrplot)
set.seed(42)
dataset <- data.frame(
test1_1 = runif(20),
test1_2 = runif(20),
test2_1 = runif(20),
test2_2 = runif(20),
Target = runif(20)
)
test_cols <- gsub("_\\d+$", "", names(dataset))
test_cols <- test_cols[grepl("^test", test_cols)]
test_cols <- unique(test_cols)
test_cols <- setNames(test_cols, test_cols)
test_fun <- function(x, test) {
x <- x %>%
select((starts_with(test)) | matches("Target"))
cor(x)
}
cor_test <- lapply(test_cols, test_fun, x = dataset)
cplot <- lapply(cor_test, corrplot)
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