python皮尔逊相关性分析

Python中的皮尔逊相关性分析是通过pandas库中的DataFrame.corr()函数来实现的。这个函数可以计算给定数据框中所有数值型列之间的相关系数。在函数中，可以使用method参数来指定使用的相关系数方法，其中"pearson"表示使用皮尔逊相关系数。

一个常用的用法是df.corr(method="pearson")，它会计算数据框中所有列之间的皮尔逊相关系数并返回一个相关系数矩阵。

如果你想要同时获取相关系数和P值，可以使用scipy库中的pearsonr函数结合pandas的corr函数来实现。一个示例是使用自定义的GetPvalue_Pearson函数，在这个函数中，调用了pearsonr函数并返回P值。然后，将这个自定义函数作为method参数传递给corr函数，以获取相关系数和P值矩阵。

综上所述，Python中的皮尔逊相关性分析可以通过pandas的corr函数来进行，并可以选择是否获取P值。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [python 皮尔森相关系数（Pearson）](https://blog.csdn.net/small__roc/article/details/123519616)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 100%"]
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