如何在Python中使用pandas計(jì)算數(shù)據(jù)相關(guān)系數(shù)-創(chuàng)新互聯(lián)

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python是什么意思

Python是一種跨平臺(tái)的、具有解釋性、編譯性、互動(dòng)性和面向?qū)ο蟮哪_本語言，其最初的設(shè)計(jì)是用于編寫自動(dòng)化腳本，隨著版本的不斷更新和新功能的添加，常用于用于開發(fā)獨(dú)立的項(xiàng)目和大型項(xiàng)目。

計(jì)算DataFrame對(duì)象中所有列之間的相關(guān)系數(shù)（包括pearson相關(guān)系數(shù)、Kendall Tau相關(guān)系數(shù)和spearman秩相關(guān)）。

>>> import numpy as np
>>> import pandas as pd

>>> df = pd.DataFrame({'A':np.random.randint(1, 100, 10),
   'B':np.random.randint(1, 100, 10),
   'C':np.random.randint(1, 100, 10)})
>>> df
   A  B  C
0  5 91  3
1 90 15 66
2 93 27  3
3 70 44 66
4 27 14 10
5 35 46 20
6 33 14 69
7 12 41 15
8 28 62 47
9 15 92 77
>>> df.corr() # pearson相關(guān)系數(shù)
     A       B       C
A 1.000000 -0.560009 0.162105
B -0.560009 1.000000 0.014687
C 0.162105 0.014687 1.000000
>>> df.corr('kendall') # Kendall Tau相關(guān)系數(shù)

     A       B       C
A 1.000000 -0.314627 0.113666
B -0.314627 1.000000 0.045980
C 0.113666 0.045980 1.000000
>>> df.corr('spearman') # spearman秩相關(guān)

     A       B       C
A 1.000000 -0.419455 0.128051
B -0.419455 1.000000 0.067279
C 0.128051 0.067279 1.000000

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本文標(biāo)題：如何在Python中使用pandas計(jì)算數(shù)據(jù)相關(guān)系數(shù)-創(chuàng)新互聯(lián)
本文來源：http://muchs.cn/article0/deehoo.html

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