pandas 皮尔相关逊

皮尔逊相关系数是一种衡量两个变量之间线性相关程度的统计量，它的值介于-1到1之间，其中-1表示完全负相关，0表示没有线性相关关系，1表示完全正相关。

在Pandas中，可以使用 `corr()` 方法计算DataFrame或Series中的皮尔逊相关系数。例如：

import pandas as pd

# 创建一个DataFrame
data = {'A': [1, 2, 3, 4, 5], 'B': [10, 20, 30, 40, 50], 'C': [5, 4, 3, 2, 1]}
df = pd.DataFrame(data)

# 计算相关系数
correlation = df.corr()

print(correlation)

这将打印出以下输出：

          A         B         C
A  1.000000  1.000000 -1.000000
B  1.000000  1.000000 -1.000000
C -1.000000 -1.000000  1.000000

这里的相关系数矩阵显示了每对变量之间的相关系数。例如，变量A和B之间的相关系数为1，表示它们之间存在完全正相关的关系，而变量A和C之间的相关系数为-1，表示它们之间存在完全负相关的关系。