用法:
DataFrame.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’} 或可调用
相关方法:
皮尔逊: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。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
每对列所需的最小观察次数以获得有效结果。目前仅适用于 Pearson 和 Spearman 相关。
- DataFrame
相关矩阵。
参数:
返回:
例子:
>>> def histogram_intersection(a, b): ... v = np.minimum(a, b).sum().round(decimals=1) ... return v >>> df = pd.DataFrame([(.2, .3), (.0, .6), (.6, .0), (.2, .1)], ... columns=['dogs', 'cats']) >>> df.corr(method=histogram_intersection) dogs cats dogs 1.0 0.3 cats 0.3 1.0
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- Python pandas.DataFrame.apply用法及代码示例
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- Python pandas.DataFrame.dtypes用法及代码示例
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注:本文由纯净天空筛选整理自pandas.pydata.org大神的英文原创作品 pandas.DataFrame.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。