dataframe. corr怎么用

dataframe.corr()是Pandas中DataFrame对象的一个方法，用于计算DataFrame中列之间的相关性。具体用法如下：

1.默认情况下，DataFrame.corr()计算所有列对之间的相关性。

import pandas as pd

df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6], 'C': [7, 8, 9]})
print(df.corr())

输出：

     A    B    C
A  1.0  1.0  1.0
B  1.0  1.0  1.0
C  1.0  1.0  1.0

2.可以通过参数method指定使用哪种相关系数计算方法，支持的方法有pearson、kendall和spearman。

import pandas as pd

df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6], 'C': [7, 8, 9]})
print(df.corr(method='pearson'))

输出：

     A    B    C
A  1.0  1.0  1.0
B  1.0  1.0  1.0
C  1.0  1.0  1.0

3.可以通过参数min_periods指定计算相关性所需的最小非空观测数。

import pandas as pd
import numpy as np

df = pd.DataFrame(np.random.randn(10, 3), columns=['A', 'B', 'C'])
df.iloc[3:5, 0] = np.nan
df.iloc[4:6, 1] = np.nan
df.iloc[5:8, 2] = np.nan

print(df.corr(min_periods=5))

输出：

          A         B         C
A  1.000000 -0.259638 -0.907272
B -0.259638  1.000000  0.040044
C -0.907272  0.040044  1.000000

以上就是使用DataFrame.corr()计算DataFrame中列之间相关性的方法。