Python+pandas計(jì)算數(shù)據(jù)相關(guān)系數(shù)的實(shí)例
更新時(shí)間：2018年07月03日 11:18:11 作者：Python_小屋
今天小編就為大家分享一篇Python+pandas計(jì)算數(shù)據(jù)相關(guān)系數(shù)的實(shí)例，具有很好的參考價(jià)值，希望對(duì)大家有所幫助。一起跟隨小編過來看看吧
本文主要演示pandas中DataFrame對(duì)象corr()方法的用法，該方法用來計(jì)算DataFrame對(duì)象中所有列之間的相關(guān)系數(shù)（包括pearson相關(guān)系數(shù)、Kendall Tau相關(guān)系數(shù)和spearman秩相關(guān)）。
>>> 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(guān)系數(shù)
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(guān)系數(shù)
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(guān)
A B C
A 1.000000 -0.419455 0.128051
B -0.419455 1.000000 0.067279
C 0.128051 0.067279 1.000000
以上這篇Python+pandas計(jì)算數(shù)據(jù)相關(guān)系數(shù)的實(shí)例就是小編分享給大家的全部?jī)?nèi)容了，希望能給大家一個(gè)參考，也希望大家多多支持腳本之家。
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