如何在Python中使用pandas计算数据相关系数-创新互联
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Python是一种跨平台的、具有解释性、编译性、互动性和面向对象的脚本语言,其最初的设计是用于编写自动化脚本,随着版本的不断更新和新功能的添加,常用于用于开发独立的项目和大型项目。
计算DataFrame对象中所有列之间的相关系数(包括pearson相关系数、Kendall Tau相关系数和spearman秩相关)。
>>> import numpy as np >>> import pandas as pd >>> df = pd.DataFrame({'A':np.random.randint(1, 100, 10), 'B':np.random.randint(1, 100, 10), 'C':np.random.randint(1, 100, 10)}) >>> df A B C 0 5 91 3 1 90 15 66 2 93 27 3 3 70 44 66 4 27 14 10 5 35 46 20 6 33 14 69 7 12 41 15 8 28 62 47 9 15 92 77 >>> df.corr() # pearson相关系数 A B C A 1.000000 -0.560009 0.162105 B -0.560009 1.000000 0.014687 C 0.162105 0.014687 1.000000 >>> df.corr('kendall') # Kendall Tau相关系数 A B C A 1.000000 -0.314627 0.113666 B -0.314627 1.000000 0.045980 C 0.113666 0.045980 1.000000 >>> df.corr('spearman') # spearman秩相关 A B C A 1.000000 -0.419455 0.128051 B -0.419455 1.000000 0.067279 C 0.128051 0.067279 1.000000
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