用法:
Series.corr(other, method='pearson', min_periods=None, split_every=False)
计算与
other
系列的相关性,不包括缺失值。此文档字符串是从 pandas.core.series.Series.corr 复制而来的。
可能存在与 Dask 版本的一些不一致之处。
- other:Series
用于计算相关性的系列。
- method:{‘pearson’, ‘kendall’, ‘spearman’} 或可调用
用于计算相关性的方法:
- pearson:标准相关系数
- kendall:Kendall Tau 相关系数
- spearman:Spearman 等级相关性
- 可调用:可调用,输入两个 1d ndarray 并返回一个浮点数。
警告
请注意,从 corr 返回的矩阵沿对角线将具有 1 并且无论可调用对象的行为如何都是对称的。
- min_periods:整数,可选
获得有效结果所需的最少观察次数。
- 浮点数
与其他的相关性。
参数:
返回:
例子:
>>> def histogram_intersection(a, b): ... v = np.minimum(a, b).sum().round(decimals=1) ... return v >>> s1 = pd.Series([.2, .0, .6, .2]) >>> s2 = pd.Series([.3, .6, .0, .1]) >>> s1.corr(s2, method=histogram_intersection) 0.3
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- Python dask.dataframe.Series.fillna用法及代码示例
- Python dask.dataframe.Series.to_frame用法及代码示例
- Python dask.dataframe.Series.sum用法及代码示例
- Python dask.dataframe.Series.dropna用法及代码示例
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- Python dask.dataframe.Series.ge用法及代码示例
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注:本文由纯净天空筛选整理自dask.org大神的英文原创作品 dask.dataframe.Series.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。