pandas中的data.corr()函数方法说明及使用 |
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pandas中的data.corr()函数方法说明及使用
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数据相关性分析中，经常用到data.corr()函数，data.corr()表示了data中的两个变量之间的相关性，取值范围为[-1,1],取值接近-1，表示反相关，类似反比例函数，取值接近1，表正相关。 DataFrame.corr()函数使用说明如下： DataFrame.corr(method='pearson', min_periods=1) 参数说明： method：可选值为{‘pearson’, ‘kendall’, ‘spearman’} pearson：Pearson相关系数来衡量两个数据集合是否在一条线上面，即针对线性数据的相关系数计算，针对非线性 数据便会有误差。 kendall：用于反映分类变量相关性的指标，即针对无序序列的相关系数，非正太分布的数据 spearman：非线性的，非正太分析的数据的相关系数 min_periods：样本最少的数据量 返回值：各类型之间的相关系数DataFrame表格。 首先创建数据 import seaborn as sns import numpy as np import pandas as pd data = pd.DataFrame([[1,6,7,5,1],[2,10,8,3,4],[3,4,0,10,2]],columns=['val1','val2','val3','val4','val5']) data
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从图中可以看出，val2和val3的相关性最高为0.83，其次是val2和val5。【本文地址】
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