Python pandas.Series.corr用法及代码示例

用法: Series.corr(other, method='pearson', min_periods=None)

计算与other 系列的相关性，不包括缺失值。

参数：

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。

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

相关用法

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.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。

用法:

参数：

返回：

例子：