pandas中皮尔森相关系数

在pandas中，可以使用`corr()`函数来计算皮尔森相关系数。该函数可以应用于DataFrame或Series对象。

如果要计算DataFrame对象中各列之间的相关系数，可以直接调用`corr()`函数。例如：

import pandas as pd

# 创建一个DataFrame示例
data = {'A': [1, 2, 3, 4, 5],
        'B': [5, 4, 3, 2, 1],
        'C': [1, 3, 5, 7, 9]}

df = pd.DataFrame(data)
# 计算相关系数
correlation_matrix = df.corr()

print(correlation_matrix)

如果要计算两个Series对象之间的相关系数，可以调用其中一个Series对象的`corr()`方法，并传入另一个Series对象作为参数。例如：

import pandas as pd

# 创建两个Series示例
s1 = pd.Series([1, 2, 3, 4, 5])
s2 = pd.Series([5, 4, 3, 2, 1])

# 计算相关系数
correlation = s1.corr(s2)

print(correlation)

以上代码将会输出相关系数的矩阵或者单个相关系数值。皮尔森相关系数的取值范围在-1到1之间，接近1表示正相关，接近-1表示负相关，接近0表示无线性关系。