pandas库里面的corr怎么用
时间: 2023-12-08 20:54:34 浏览: 26
`pandas`库中的`corr()`函数用于计算数据框中列之间的相关系数。可以使用以下语法:
```python
df.corr(method='pearson', min_periods=1)
```
其中,`df`是要计算相关系数的数据框,`method`参数表示要使用的相关系数方法(默认为`pearson`,也可以选择`kendall`和`spearman`),`min_periods`参数指定计算相关系数所需的最小观测数。
例如,假设我们有以下数据框:
```python
import pandas as pd
data = {'A': [1, 2, 3, 4, 5], 'B': [2, 4, 6, 8, 10], 'C': [3, 6, 9, 12, 15]}
df = pd.DataFrame(data)
```
我们可以使用以下代码计算数据框中每两列之间的相关系数:
```python
df.corr()
```
输出结果为:
```
A B C
A 1.0 1.0 1.0
B 1.0 1.0 1.0
C 1.0 1.0 1.0
```
这里输出的结果是一个矩阵,对角线上的值是每一列自身的相关系数,其他位置上的值是对应两列之间的相关系数。由于这里的数据都是完全正相关的,所以每个位置上的值都为1。
相关问题
怎么用pandas里面corr函数计算皮尔逊相关系数和Spearman
相关系数?
可以使用 pandas 中的 corr() 函数来计算皮尔逊相关系数和 Spearman 相关系数。具体方法如下:
1. 读取数据并创建 DataFrame 对象。
2. 使用 corr() 函数计算相关系数。
3. 选择相关系数类型,可以选择 pearson 或 spearman。
4. 输出相关系数结果。
下面是一个示例代码:
```python
import pandas as pd
# 读取数据并创建 DataFrame 对象
data = pd.read_csv('data.csv')
# 使用 corr() 函数计算相关系数
corr_matrix = data.corr()
# 选择相关系数类型,可以选择 pearson 或 spearman
pearson_corr = corr_matrix['A'].corr(corr_matrix['B'], method='pearson')
spearman_corr = corr_matrix['A'].corr(corr_matrix['B'], method='spearman')
# 输出相关系数结果
print('Pearson correlation coefficient:', pearson_corr)
print('Spearman correlation coefficient:', spearman_corr)
```
注意:这里的 data.csv 是一个包含数据的 CSV 文件,A 和 B 是数据中的两个变量。
pandas corr函数
pandas的corr函数是用来计算DataFrame或Series之间的相关性矩阵的函数。它返回的是每对列之间的相关系数值,可以用来判断不同列之间的关系,如正相关、负相关或无关系。其语法如下:
```
DataFrame.corr(method='pearson', min_periods=1)
```
其中,method参数表示计算相关系数的方法,可选的值包括'pearson'(默认)、'kendall'和'spearman';min_periods参数表示最小的非空观测值数目,用来避免出现NA值的情况。
例如,下面的代码演示了如何使用corr函数计算一个DataFrame中各列之间的相关系数:
```python
import pandas as pd
data = {'A': [1, 2, 3, 4, 5], 'B': [2, 3, 4, 5, 6], 'C': [3, 4, 5, 6, 7]}
df = pd.DataFrame(data)
corr_matrix = df.corr()
print(corr_matrix)
```
输出结果为:
```
A B C
A 1.0 1.0 1.0
B 1.0 1.0 1.0
C 1.0 1.0 1.0
```
由于这个DataFrame中的各列都是完全相关的,因此所有的相关系数都是1。
相关推荐
![pdf](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083512.png)
![pdf](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083512.png)
![pdf](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083512.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)