当我使用data.table要使用 cor.test 函数计算每个组的相关性，它适用于默认方法（即“pearson”），但不适用于“spearman”。我收到一个data.table error.
library("data.table")
dd <- data.table(group=sample(letters[1:3], 50, replace=TRUE), x=rnorm(50), y=rnorm(50))
head(dd)
## group x y
## 1: c 0.1808595 2.124721051
## 2: a 0.2492086 0.112128546
## 3: b -1.6392331 -1.823208890
## 4: c 0.6605648 0.981215691
## 5: c -0.4625216 -0.008350339
## 6: b -0.2747395 1.045594928
dd[ , cor.test(x, y), by=group] # works
dd[ , cor.test(x, y, method="spearman"), by=group] # does not work
## Error in `[.data.table`(dd, , cor.test(x, y, method = "spearman"), by = group) :
## Column 2 of j's result for the first group is NULL. [...]
有谁知道如何按组使用 cor.testdata.table这不会导致错误吗？或者，如果这不能解决data.table完全因为它与这里的 cor.test 的本质有关，所以按组使用 Spearman cor.test 的任何其他类似的（data.frame，dplyr）方法都有效吗？
问题是因为parameter列表结果中返回的元素cor.test for method="spearman" is NULL，这会导致 data.table 崩溃。
返回的错误消息非常明确地说明了这一点：
第一组的 j 结果的第 2 列为 NULL。 [...]
只需从结果中删除第 2 列即可。
dd[ , cor.test(x, y,method="spearman")[-2], by=group]
# group statistic p.value estimate null.value alternative ...
#1: c 2060 0.6263233 0.1043478 0 two.sided ...
#2: a 262 0.5762578 -0.1909091 0 two.sided ...
#3: b 650 0.5667271 -0.1607143 0 two.sided ...
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