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Python pandas.core.window.expanding.Expanding.corr用法及代码示例


用法:

Expanding.corr(other=None, pairwise=None, ddof=1, **kwargs)

计算扩展相关性。

参数：

other：Series 或 DataFrame，可选

如果未提供，则默认为 self 并产生成对输出。

pairwise：布尔值，默认无

如果为 False，则仅使用 self 和 other 之间的匹配列，并且输出将是 DataFrame。如果为 True，则将计算所有成对组合，并且在 DataFrame 输入的情况下，输出将是 MultiIndexed DataFrame。在缺少元素的情况下，将仅使用完整的成对观察。

**kwargs：

为了 NumPy 的兼容性，不会对结果产生影响。

返回：

Series或DataFrame

返回类型与 np.float64 dtype 的原始对象相同。

注意：

该函数使用 Pearson 的相关性定义 (https://en.wikipedia.org/wiki/Pearson_correlation_coefficient)。

当 other 未指定时，输出将为自相关(例如全 1)，但 DataFrame 输入除外，其中 pairwise 设置为 True 。

函数将为等值序列的相关性返回NaN；这是 0/0 除法错误的结果。

当 pairwise 设置为 False 时，将仅使用 self 和 other 之间的匹配列。

当 pairwise 设置为 True 时，输出将是一个 MultiIndex DataFrame，其中原始索引位于第一级，other DataFrame 列位于第二级。

在缺少元素的情况下，将仅使用完整的成对观察。

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.core.window.expanding.Expanding.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。