用法:
GroupBy.corr(method='pearson', min_periods=1)
计算列的成对相关性,不包括 NA/null 值。
- method: {“pearson”, “kendall”, “spearman”} or callable,:
默认“pearson”。目前仅支持 pearson 相关系数。
- min_periods: int, optional:
每对列所需的最小观察次数以获得有效结果。
- DataFrame
相关矩阵。
参数:
返回:
例子:
>>> import cudf >>> gdf = cudf.DataFrame({ ... "id": ["a", "a", "a", "b", "b", "b", "c", "c", "c"], ... "val1": [5, 4, 6, 4, 8, 7, 4, 5, 2], ... "val2": [4, 5, 6, 1, 2, 9, 8, 5, 1], ... "val3": [4, 5, 6, 1, 2, 9, 8, 5, 1]}) >>> gdf id val1 val2 val3 0 a 5 4 4 1 a 4 5 5 2 a 6 6 6 3 b 4 1 1 4 b 8 2 2 5 b 7 9 9 6 c 4 8 8 7 c 5 5 5 8 c 2 1 1 >>> gdf.groupby("id").corr(method="pearson") val1 val2 val3 id a val1 1.000000 0.500000 0.500000 val2 0.500000 1.000000 1.000000 val3 0.500000 1.000000 1.000000 b val1 1.000000 0.385727 0.385727 val2 0.385727 1.000000 1.000000 val3 0.385727 1.000000 1.000000 c val1 1.000000 0.714575 0.714575 val2 0.714575 1.000000 1.000000 val3 0.714575 1.000000 1.000000
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注:本文由纯净天空筛选整理自rapids.ai大神的英文原创作品 cudf.core.groupby.groupby.GroupBy.corr。非经特殊声明,原始代码版权归原作者所有,本译文未经允许或授权,请勿转载或复制。