帮我检查一下这串代码：p_list <- list() for (i in c(1:35)) { res <- rcorr(data[,1], data[,i+9]) p_value <- signif(res$P[1,2], 2) cor_value <- round(res$r[1,2], 2)}

这段代码有一个问题，即它只是定义了三个变量p_value、cor_value和res，但是没有将它们添加到p_list列表中去。正确的代码应该是：

p_list <- list()
for (i in c(1:35)) {
    res <- rcorr(data[,1], data[,i+9])
    p_value <- signif(res$P[1,2], 2)
    cor_value <- round(res$r[1,2], 2)
    p_list[[i]] <- c(p_value, cor_value)
}

这段代码的作用是计算数据集data中第1列与第10-44列之间的相关系数和p值，并将它们存储在一个列表p_list中。具体来说，它通过循环遍历第10-44列，并使用rcorr函数计算第1列与当前列的相关系数和p值，然后将它们存储在名为p_value和cor_value的变量中，并将它们添加到p_list列表中。最后，p_list列表将包含35个向量，每个向量包含两个元素，即相关系数和p值。

相关问题

如何把下面这串代码生成的数据导出为csv表格？p_list <- list() for (i in c(1:35)) { res <- rcorr(data[,1], data[,i+7]) p_value <- signif(res$P[1,2], 2) cor_value <- round(res$r[1,2], 2) p_list[[i]] <- list(p_value, cor_value) }

您可以使用以下代码将数据导出为CSV文件：

# 将p_list转换为数据框
p_df <- do.call(rbind, lapply(p_list, data.frame))
# 将数据导出为CSV文件
write.csv(p_df, file = "p_values_and_correlations.csv", row.names = FALSE)

首先，我们使用lapply函数将p_list中的每个元素转换为数据框。然后，使用do.call函数将这些数据框组合成一个大的数据框。最后，使用write.csv函数将数据框导出为CSV文件。在导出CSV文件时，我们将row.names参数设置为FALSE，以避免将行名写入文件中。

解释这行代码res_df_list <- list() for(i in 1:length(model_obj_list)){ res_pred <- predict(model_obj_list[[i]], inputArr[, variable_cols], type="prob") res_df_list[[i]] <- res_pred[, "1"] } res_df <- as.data.frame(res_df_list) res_score <- rowMeans(res_df) checkDir(dirname(outprefix)) res_AUC_df <- summary_AUC(test_label=test_label, predict_value=res_score, outprefix=outprefix) res <- data.frame(test_label=test_label, predict_value=res_score)

这段代码主要是用来进行模型预测并计算测试数据的AUC值。具体实现步骤如下：

1. 创建一个空列表res_df_list，用于存储每个模型的预测结果。

2. 对于每个模型，使用predict函数对测试数据进行预测，并获取预测结果的第一列（即正样本的概率值），将其存储到res_df_list中。

3. 将res_df_list转换为数据框res_df，每行对应一个测试样本，每列对应一个模型的预测结果。

4. 对于每行数据，计算其对应每个模型的预测结果的平均值，作为该行数据的最终预测得分。

5. 调用summary_AUC函数计算测试数据的AUC值，并将结果存储在res_AUC_df中。

6. 将测试数据的真实标签和预测得分存储到数据框res中，并返回该数据框res。