我想在具有 12044 列（和 3400 行）的数据框上运行 Moran's I test 并将结果存储在 df 或排序列表中。前三列分别是 ID、Lat 和 Long。其余的是我感兴趣的变量。

我知道这lapply是为了做我想做的事，但我不太擅长将结果存储在单独的 df 中。测试结果有四个变量：observed、expected、sd和p.value。

这是 df 和函数本身的示例。

set.seed(1)
df <- data.frame(
     ID = 1:15,
     LATITUDE = c(42.6, 42.5, 42.3, 42.8, 42.4, 42.4, 42.4, 42.3, 42.4, 42.4, 41.4, 41.6, 41.8, 43.7, 47.3),
     LONGITUDE = c(-71.5, -71.6, -71.9, -71.0, -71.1, -71.1, -71.1, -71.1, -71.2, -71.2, -70.5, -70.3, -71.2, -70.3, -68.3),
     x1 = runif(15, min=0, max=1000),
     x2 = runif(15, min=0, max=1000),
     x3 = runif(15, min=0, max=1000),
     x4 = runif(15, min=0, max=1000),
     x5 = runif(15, min=0, max=1000),   
     x6 = runif(15, min=0, max=1000),
     x7 = runif(15, min=0, max=1000),
     x8 = runif(15, min=0, max=1000)  )
require(ape)

dists <- as.matrix(dist(cbind(df$LONGITUDE, df$LATITUDE)))
dists.inv <- 1/dists
diag(dists.inv) <- 0
#check
dists.inv[1:5, 1:5]
#deal with the infinite values in the matrix
dists.inv[is.infinite(dists.inv)] <- 0
#calculate Moran's I
Moran.I(df$x1, dists.inv)

谢谢你们

回答

library(purrr)
library(dplyr)
df %>% 
    select(starts_with('x')) %>%
     map_dfr(~ ape::Moran.I(.x, dists.inv))

# A tibble: 8 x 4
  observed expected     sd p.value
     <dbl>    <dbl>  <dbl>   <dbl>
1 -0.0305   -0.0714 0.0745  0.583 
2 -0.0854   -0.0714 0.0739  0.850 
3 -0.185    -0.0714 0.0712  0.111 
4 -0.237    -0.0714 0.0737  0.0250
5 -0.109    -0.0714 0.0736  0.612 
6 -0.0280   -0.0714 0.0749  0.562 
7  0.00361  -0.0714 0.0731  0.305 
8 -0.177    -0.0714 0.0737  0.152