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這篇文章將為大家詳細講解有關如何在Python中使用pandas計算數據相關系數,文章內容質量較高,因此小編分享給大家做個參考,希望大家閱讀完這篇文章后對相關知識有一定的了解。
Python是一種跨平臺的、具有解釋性、編譯性、互動性和面向對象的腳本語言,其最初的設計是用于編寫自動化腳本,隨著版本的不斷更新和新功能的添加,常用于用于開發獨立的項目和大型項目。
計算DataFrame對象中所有列之間的相關系數(包括pearson相關系數、Kendall Tau相關系數和spearman秩相關)。
>>> 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相關系數 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相關系數 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秩相關 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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