Python pyspark Series.corr用法及代碼示例

本文簡要介紹 pyspark.pandas.Series.corr 的用法。

用法: Series.corr(other: pyspark.pandas.series.Series, method: str = 'pearson') → float

計算與other 係列的相關性，不包括缺失值。

參數：

other：Series

method：{‘pearson’, ‘spearman’}

皮爾遜：標準相關係數
spearman：Spearman 等級相關性

correlation：浮點數

注意：

pandas-on-Spark 和 pandas 之間存在行為差異。

method 參數隻接受 ‘pearson’, ‘spearman’
數據不應包含 NaN。 pandas-on-Spark 將返回錯誤。
pandas-on-Spark 不支持以下參數。
- min_periods 參數不受支持

例子：

>>> df = ps.DataFrame({'s1': [.2, .0, .6, .2],
...                    's2': [.3, .6, .0, .1]})
>>> s1 = df.s1
>>> s2 = df.s2
>>> s1.corr(s2, method='pearson')  
-0.851064...

>>> s1.corr(s2, method='spearman')  
-0.948683...

相關用法

注：本文由純淨天空篩選整理自spark.apache.org大神的英文原創作品 pyspark.pandas.Series.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。

用法:

參數：

返回：

注意：

例子：