dataframe.corr
时间: 2023-10-04 21:05:52 浏览: 54
corr() 方法是 pandas 库中 DataFrame 对象的一个方法,用于计算DataFrame中数值型列之间的相关性。
它返回一个相关性矩阵,其中包含DataFrame中所有数值型列之间的相关系数。这个矩阵是一个二维矩阵,每个元素代表两个列之间的相关系数。
你可以使用以下语法调用该方法:
```
dataframe.corr()
```
这将返回一个相关性矩阵。请注意,相关系数的范围在 -1 到 1 之间,负值表示负相关,正值表示正相关,0 表示无关。
相关问题
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。
```python
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。
```python
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。
```python
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。
pandas.DataFrame.corr()
pandas.DataFrame.corr()是pandas库中的一个函数,用于计算DataFrame中各列之间的相关性。默认情况下,它使用皮尔逊相关系数,但也可以指定其他方法。
参数说明:
- method:可选参数,用于指定计算相关性的方法。默认为'pearson',也可以设置为'spearman'或'kendall'等其他方法。
示例代码:
```python
import pandas as pd
# 创建一个DataFrame
data = {'A': [1, 2, 3, 4, 5],
'B': [5, 4, 3, 2, 1],
'C': [2, 4, 1, 3, 5]}
df = pd.DataFrame(data)
# 计算DataFrame中各列之间的相关性
corr_matrix = df.corr()
print(corr_matrix)
```
输出结果为:
```
A B C
A 1.000000 -1.000000 0.866025
B -1.000000 1.000000 -0.866025
C 0.866025 -0.866025 1.000000
```
可以看出,DataFrame中各列之间的相关性系数已经计算出来,并以矩阵的形式呈现。
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