python pandas 计算相关系数
Posted 静悟生慧
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篇首语:本文由小常识网(cha138.com)小编为大家整理,主要介绍了python pandas 计算相关系数相关的知识,希望对你有一定的参考价值。
pandas 中df 对象自带相关性计算方法corr() , 可以用来计算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
参考:https://blog.csdn.net/oh5w6hinug43jvrhhb/article/details/78389809
以上是关于python pandas 计算相关系数的主要内容,如果未能解决你的问题,请参考以下文章
pandas通过皮尔逊积矩线性相关系数(Pearson's r)计算数据相关性
初学python,怎样用python做pearson相关系数的检验呢,求指导啊
python Scipy - 计算相关系数并得到相关的t检验