如何在R语言数据框中逐行计算Spearman相关系数？

我有一个包含列表列的数据框，前四行数据生成代码如下：

X1 <- list(c(1, 4.5, 4.5, 4.5, 4.5, 4.5, 4.5), c(1.5, 1.5, 5, 5, 5, 5, 5), c(1, 4.5, 4.5, 4.5, 4.5, 4.5, 4.5), c(1, 4.5, 4.5, 4.5, 4.5, 4.5, 4.5))
X2 <- list(c(1, 4.5, 4.5, 4.5, 4.5, 4.5, 4.5), c(1, 4.5, 4.5, 4.5, 4.5, 4.5, 4.5), c(1.5, 1.5, 5, 5, 5, 5, 5), c(1, 4.5, 4.5, 4.5, 4.5, 4.5, 4.5))

# 生成数据框
all_comb <- data.frame(X1 = I(X1), X2 = I(X2))

需求是为每行计算Spearman秩相关系数，例如对第一行执行：

cor.test(c(1, 4.5, 4.5, 4.5, 4.5, 4.5, 4.5), c(1.5, 1.5, 5, 5, 5, 5, 5), method = "spearman")$estimate

并将计算得到的rho值存入数据框的新列中。

尝试了以下代码，但报错x must be a numeric vector：

b = apply(all_comb, 1, function(x) {
  cor.test(all_comb, x, method = "spearman")
})

1. apply处理数据框时，会将每行的列表列强制转换为普通向量，破坏了原有的列表结构，导致cor.test无法识别正确的输入。
2. 代码参数使用错误：cor.test(all_comb, x)第一个参数传入了整个数据框，而非当前行的X1列表；第二个参数x也不是目标的X2列表。

以下是几种可行的实现方式：

方法1：用dplyr逐行处理 #

library(dplyr)

all_comb <- all_comb %>%
  rowwise() %>%
  mutate(spearman_rho = cor.test(X1, X2, method = "spearman")$estimate) %>%
  ungroup()

方法2：用mapply批量处理列表列 #

all_comb$spearman_rho <- mapply(function(x, y) {
  cor.test(x, y, method = "spearman")$estimate
}, all_comb$X1, all_comb$X2)

方法3：用purrr的map2函数 #

library(purrr)

all_comb$spearman_rho <- map2_dbl(all_comb$X1, all_comb$X2, ~cor.test(.x, .y, method = "spearman")$estimate)

运行上述代码后，数据框会新增spearman_rho列，存储每行的Spearman相关系数。示例数据的前四行结果均为1（完全正相关）。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者other