用法:
property DataFrameGroupBy.corr
計算列的成對相關性,不包括 NA/null 值。
- method:{‘pearson’, ‘kendall’, ‘spearman’} 或可調用
相關方法:
皮爾遜:標準相關係數
kendall:Kendall Tau 相關係數
spearman:Spearman 等級相關性
- 可調用:可調用輸入兩個 1d ndarray
並返回一個浮點數。請注意,從 corr 返回的矩陣沿對角線將具有 1 並且無論可調用對象的行為如何都是對稱的。
- min_periods:整數,可選
每對列所需的最小觀察次數以獲得有效結果。目前僅適用於 Pearson 和 Spearman 相關。
- DataFrame
相關矩陣。
參數:
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.core.groupby.DataFrameGroupBy.idxmin用法及代碼示例
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注:本文由純淨天空篩選整理自pandas.pydata.org大神的英文原創作品 pandas.core.groupby.DataFrameGroupBy.corr。非經特殊聲明,原始代碼版權歸原作者所有,本譯文未經允許或授權,請勿轉載或複製。