我有33行列表数据， 如下：
我正在使用以下代码创建相关系数：
mpg.df <- as.data.frame(mpg)
cor(mpg, method = "pearson", use = "complete.obs")
但是，我遇到了同样的错误：
cor（mpg，method =“ pearson”，use =“ complete.obs”）错误： 'x'必须是数字
然后我使用typeof（mpg.df），结果仍然是“列表”。
任何建议将不胜感激！
答案 0 :(得分：1)
您的示例数据框可能包含一列或多列非数字列。由于您的示例数据帧看起来像R中的预定义mtcars数据帧的子集，因此我将按照以下步骤在R中创建此子集。
# Select some columns
mtcars2 <- mtcars[, c("mpg", "cyl", "disp", "hp", "drat", "wt")]
# View the first six rows
head(mtcars2)
# mpg cyl disp hp drat wt
# Mazda RX4 21.0 6 160 110 3.90 2.620
# Mazda RX4 Wag 21.0 6 160 110 3.90 2.875
# Datsun 710 22.8 4 108 93 3.85 2.320
# Hornet 4 Drive 21.4 6 258 110 3.08 3.215
# Hornet Sportabout 18.7 8 360 175 3.15 3.440
# Valiant 18.1 6 225 105 2.76 3.460
现在看一下mtcars2的结构，您会看到所有列都是数字。
# Show the class of each column
str(mtcars2)
# 'data.frame': 32 obs. of 6 variables:
# $ mpg : num 21 21 22.8 21.4 18.7 18.1 14.3 24.4 22.8 19.2 ...
# $ cyl : num 6 6 4 6 8 6 8 4 4 6 ...
# $ disp: num 160 160 108 258 360 ...
# $ hp : num 110 110 93 110 175 105 245 62 95 123 ...
# $ drat: num 3.9 3.9 3.85 3.08 3.15 2.76 3.21 3.69 3.92 3.92 ...
# $ wt : num 2.62 2.88 2.32 3.21 3.44 ...
由于所有列都是数字，因此我们可以使用cor函数进行相关分析。
# Do correlation analysis
cor(mtcars2)
# mpg cyl disp hp drat wt
# mpg 1.0000000 -0.8521620 -0.8475514 -0.7761684 0.6811719 -0.8676594
# cyl -0.8521620 1.0000000 0.9020329 0.8324475 -0.6999381 0.7824958
# disp -0.8475514 0.9020329 1.0000000 0.7909486 -0.7102139 0.8879799
# hp -0.7761684 0.8324475 0.7909486 1.0000000 -0.4487591 0.6587479
# drat 0.6811719 -0.6999381 -0.7102139 -0.4487591 1.0000000 -0.7124406
# wt -0.8676594 0.7824958 0.8879799 0.6587479 -0.7124406 1.0000000