使用corrr

Question

我其中我試圖只母豬10％ 我想此使用corrr包

予取的相關性，然後繪製上述的相關性的相關性的數據幀繪製之前指定的相關性強度我的數據集的，然後過濾到絕對值> 0.1，但它在網絡曲線段失敗在UseMethod（「network_plot」）

錯誤： 關於「network_plot」不適用方法施加到對象類「c（'tbl_df'，'tbl'，'data.frame'）」

library(tidyverse) 
library(corrr) 

# Create the Dataframe 
mydf <- data.frame(a=sample(rnorm(n = 100,sd = 15),replace=TRUE), 
        b=sample(rnorm(n = 100,sd = 15),replace=TRUE), 
        c=sample(rnorm(n = 100,sd = 15),replace=TRUE), 
        d=sample(rnorm(n = 100,sd = 15),replace=TRUE), 
        e=sample(rnorm(n = 100,sd = 15),replace=TRUE), 
        f=sample(rnorm(n = 100,sd = 15),replace=TRUE)) 


test <- mydf %>% 
    correlate(method = "spearman") %>% 
    gather("n", "corr", 2:7, na.rm = TRUE) %>% 
    filter(abs(corr) > 0.1) %>% 
    spread(rowname,corr) %>% 
    network_plot(legend = TRUE) 

我看到documentation的，你可以指定要可視化相關的包，但似乎仍然打印標籤，即使我已要求他們不要被列入這就是爲什麼我去下來收集/傳播途徑

network_plot(min_cor = .2, legend = TRUE) 

謝謝您的時間

Answer 1

感謝提醒我通過電子郵件這個問題（我將分別回答時，我有更多的時間）。我現在就放下一個快速解決方案。

這是一個有趣的問題。從我能收集到的信息來看，你想完全排除任何與絕對量級之間不相關的變量。

如您所述，指定min_cor將停止繪製路徑，但不會停止變量本身。

我可能會在GitHub頁面上添加一個問題，並嘗試在將來解決它。現在，這裏有一個解決方法，從purrr軟件包獲得一些幫助。

library(corrr) 
library(purrr) 

mydf <- data.frame(a=sample(rnorm(n = 100,sd = 15),replace=TRUE), 
        b=sample(rnorm(n = 100,sd = 15),replace=TRUE), 
        c=sample(rnorm(n = 100,sd = 15),replace=TRUE), 
        d=sample(rnorm(n = 100,sd = 15),replace=TRUE), 
        e=sample(rnorm(n = 100,sd = 15),replace=TRUE), 
        f=sample(rnorm(n = 100,sd = 15),replace=TRUE)) 

# Create the correlation data frame 
rdf <- mydf %>% correlate(method = "spearman") 

# Identify which variables to keep 
to_keep <- map_lgl(rdf, ~ !is.numeric(.) || any(abs(.) > .1)) 
to_keep <- names(to_keep)[!is.na(to_keep)] 

# Create the network plot 
rdf %>% 
    focus_(.dots = to_keep, mirror = TRUE) %>% 
    network_plot(legend = TRUE, min_cor = .1) 

如果這不起作用，你可能需要通過devtools::install_github("drsimonj/corrr")