df.corr作用及参数

`df.corr()` 是用来计算 DataFrame 中列之间的相关性的方法。它返回一个包含列与列之间相关系数的矩阵，其中每个元素是两个列之间的相关系数。

`df.corr()` 方法有以下参数：

- `method`: 指定计算相关系数的方法，可以是 `pearson`（默认值）、`kendall` 或 `spearman`。`pearson` 方法用于计算两个连续变量之间的线性相关性，`kendall` 和 `spearman` 适用于计算任意类型变量之间的相关性。
- `min_periods`: 指定计算相关系数所需的最小观测值数量。默认值为 1，表示两个列中只要有任意一个非空值，就会计算它们之间的相关系数。如果设置为较大的值，则在观测值数量不足时会返回 NaN。
- `dropna`: 指定是否删除包含缺失值的行或列。默认值为 True，表示删除包含缺失值的行或列。如果设置为 False，则保留包含缺失值的行或列，并将相关系数设置为 NaN。

示例：

import pandas as pd

df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6], 'C': [7, 8, 9]})
print(df.corr())

# Output:
#     A    B    C
# A  1.0  1.0  1.0
# B  1.0  1.0  1.0
# C  1.0  1.0  1.0

在上面的示例中，由于所有的列都是完全相关的，因此它们之间的相关系数都为 1.0。

相关问题

df.corr

`df.corr()`是一个pandas库中的函数，用于计算DataFrame对象中各列之间的相关系数矩阵。相关系数矩阵可以帮助我们分析数据中各列之间的相关性，从而更好地理解数据。

该函数的语法如下：

df.corr(method='pearson', min_periods=1)

其中，method参数表示计算相关系数的方法，有三种可选值：'pearson'（默认值）、'kendall'和'spearman'，分别表示计算Pearson相关系数、Kendall Tau相关系数和Spearman秩相关系数。min_periods参数表示所需的最小观测数量，用于计算任何列对之间的相关性。默认值为1，表示必须至少有一个非空观测值才能进行计算。

该函数返回一个相关系数矩阵，其中每个值表示两个列之间的相关性，值的范围为-1到1之间。值为1表示两个列完全正相关，值为-1表示两个列完全负相关，值为0表示两个列之间不存在线性相关性。

FutureWarning: The default value of numeric_only in DataFrame.corr is deprecated. In a future version, it will default to False. Select only valid columns or specify the value of numeric_only to silence this warning. corr_matrix = train_df.corr()

这个警告信息是因为在未来版本的pandas库中，默认值numeric_only将不再为True，而是将默认为False。在当前版本中，当numeric_only为True时，只有数值类型的列会被用于计算相关系数矩阵。如果你希望避免这个警告信息，可以显式地指定numeric_only参数的值，例如：

corr_matrix = train_df.corr(numeric_only=True)

这样就可以避免该警告信息。但是，如果你的DataFrame中有非数值类型的列，且你希望在计算相关系数矩阵时将其包含进去，那么你需要将numeric_only设置为False，例如：

corr_matrix = train_df.corr(numeric_only=False)

这样就可以计算所有类型的列的相关系数矩阵了。不过需要注意的是，如果你的DataFrame中包含非数值类型的列，那么计算相关系数矩阵可能是没有意义的。