計算兩個數據幀之間的相關性是否需要循環？

Question

我有一組大dataframes看起來像A和B的：

A <- data.frame(A1=c(1,2,3,4,5),B1=c(6,7,8,9,10),C1=c(11,12,13,14,15)) 

    A1 B1 C1 
1 1 6 11 
2 2 7 12 
3 3 8 13 
4 4 9 14 
5 5 10 15 

B <- data.frame(A2=c(6,7,7,10,11),B2=c(2,1,3,8,11),C2=c(1,5,16,7,8)) 

    A2 B2 C2 
1 6 2 1 
2 7 1 5 
3 7 3 16 
4 10 8 7 
5 11 11 8 

我想創建矢量（C），其表示A1 & A2之間的Pearson相關性，B1 & B2和C1 & C2。在這種情況下，例如，那些相關性是：

[1] 0.95 0.92 0.46 

Answer 1

cor接受兩個data.frames：

A<-data.frame(A1=c(1,2,3,4,5),B1=c(6,7,8,9,10),C1=c(11,12,13,14,15)) 

B<-data.frame(A2=c(6,7,7,10,11),B2=c(2,1,3,8,11),C2=c(1,5,16,7,8)) 

cor(A,B) 

#   A2  B2  C2 
# A1 0.9481224 0.9190183 0.459588 
# B1 0.9481224 0.9190183 0.459588 
# C1 0.9481224 0.9190183 0.459588 

diag(cor(A,B)) 
#[1] 0.9481224 0.9190183 0.4595880 

編輯：

下面是一些基準：

Unit: microseconds 
        expr  min  lq median  uq  max neval 
     diag(cor(A, B)) 230.292 238.4225 243.0115 255.0295 352.955 100 
     mapply(cor, A, B) 267.076 281.5120 286.8030 299.5260 375.087 100 
unlist(Map(cor, A, B)) 250.053 259.1045 264.5635 275.9035 1146.140 100 

Ed IT2：

而且一些更好的基準使用

set.seed(42) 
A <- as.data.frame(matrix(rnorm(10*n),ncol=n)) 
B <- as.data.frame(matrix(rnorm(10*n),ncol=n)) 

不過，我也許應該提到的是，這些基準很大程度上取決於行數。

編輯3：由於我被要求基準代碼，在這裏。

b <- sapply(2^(1:12), function(n) { 
    set.seed(42) 
    A <- as.data.frame(matrix(rnorm(10*n),ncol=n)) 
    B <- as.data.frame(matrix(rnorm(10*n),ncol=n)) 

    require(microbenchmark) 
    res <- print(microbenchmark(
        diag(cor(A,B)), 
        mapply(cor, A, B), 
        unlist(Map(cor,A,B)), 
        times=10 
       ),unit="us") 
    res$median 
}) 

b <- t(b) 

matplot(x=1:12,log10(b),type="l", 
     ylab="log10(median [µs])", 
     xlab="log2(n)",col=1:3,lty=1) 
legend("topleft", legend=c("diag(cor(A, B))", 
          "mapply(cor, A, B)", 
          "unlist(Map(cor,A,B))"),lty=1, col=1:3) 

Answer 2

您可以使用應用功能的朋友Map。

Map(function(x,y) cor(x,y),A,B) 
$A1 
[1] 0.9481224 

$B1 
[1] 0.9190183 

$C1 
[1] 0.459588 

如果你想輸出爲載體的建議通過@Jilber：

unlist(Map(function(x,y) cor(x,y),A,B)) 
     A1  B1  C1 
0.9481224 0.9190183 0.4595880 

或者，你可以使用：

unlist(Map(cor,A,B)) 
     A1  B1  C1 
0.9481224 0.9190183 0.459588 

Answer 3

另一種選擇，你可以使用mapply功能

> mapply(function(x,y) cor(x,y),A,B) 
     A1  B1  C1 
0.9481224 0.9190183 0.4595880 

或者理由如@Aaron所建議的那樣t mapply(cor, A, B)。