pearson相关性分析矩阵python多个变量
时间: 2023-07-13 12:28:20 浏览: 57
在Python中,可以使用pandas和numpy库进行Pearson相关性分析矩阵计算。假设我们有一个包含多个变量的数据集df,我们可以使用以下代码计算Pearson相关性矩阵:
```python
import pandas as pd
import numpy as np
# 读取数据集
df = pd.read_csv('data.csv')
# 计算相关性矩阵
corr_matrix = df.corr(method='pearson')
# 显示矩阵
print(corr_matrix)
```
在上面的代码中,我们首先使用pandas库读取数据集,然后使用corr()函数计算相关性矩阵。默认情况下,这个函数使用Pearson方法计算相关性。最后,我们打印出矩阵,以便查看结果。
请注意,相关性矩阵是一个对称矩阵,因为任何两个变量之间的相关性都是相同的,只是位置不同。
相关问题
连续变量的相关性分析python
连续变量的相关性分析可以使用Python中的pandas库来实现。在Python中,可以使用dataframe.corr()函数来计算数字变量之间的相关性。首先,需要导入pandas库,并创建一个包含连续变量的数据框。
在下面的示例中,我们将使用一个包含年龄和收入的数据框df来进行相关性分析:
```python
import pandas as pd
df = pd.DataFrame(
[[20, 6000], [18, 6500], [17, 4500], [16, 3000], [21, 8000], [23, 18000], [30, 25000], [40, 18000], [55, 10000], [35, 19000], [26, 15000], [27, 8000]],
columns=["age", "income"]
)
correlation_matrix = df[['age', 'income']].corr(method='pearson')
print(correlation_matrix)
```
上述代码将计算年龄和收入之间的皮尔逊相关系数,并打印相关性矩阵。你可以将'method'参数设置为'spearman'或'kendall'来计算其他相关系数,分别为斯皮尔曼和肯德尔相关系数。
请注意,这只是一个简单的示例,你可以根据实际情况调整代码以适应你的数据集和问题。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *3* [使用 Python 查找分类变量和连续变量之间的相关性](https://blog.csdn.net/weixin_39678089/article/details/110130318)[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^v92^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
- *2* [Python笔记-相关性分析(连续变量和分类变量)](https://blog.csdn.net/qq78442761/article/details/123039824)[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^v92^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
[ .reference_list ]
相关性分析 python
相关性分析是对具有相关性的变量元素进行分析,以衡量它们之间的相关程度。可以使用不同的方法来进行相关性分析,包括皮尔逊相关系数、肯德尔相关系数和斯皮尔曼相关系数。
皮尔逊相关系数适用于连续性变量的相关性分析,肯德尔相关系数用于反映分类变量相关性的指标,适用于两个有序分类变量的情况,而斯皮尔曼相关系数是利用两个变量的秩次大小进行线性相关分析的方法,对数据的分布没有要求,属于非参数统计方法。
在Python中,使用pandas库可以进行相关性分析。可以使用`corr()`函数来计算相关系数。默认情况下,`method`参数设置为'pearson',表示使用皮尔逊相关系数。其他可选的方法包括'kendall'和'spearman'。
以下是一个示例代码,展示了如何使用pandas进行相关性分析:
```
import pandas as pd
data = pd.read_excel("D:\sheet\corr.xlsx")
df = data.iloc[:20,:] # 相关性分析的时候不需要用到均值和标准差
correlation_matrix = df.corr()
print(correlation_matrix)
```
以上代码将计算数据集中各个变量之间的相关系数,并打印出相关系数矩阵。