【pandas】pandas相关系数DataFrame.corr()

发布网友发布时间：2024-09-30 15:11

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热心网友时间：2024-10-06 10:34

在pandas中，DataFrame.corr()函数是一个强大的工具，用于计算数据集中各列之间的相关系数。这个函数允许我们通过不同的方法来评估变量间的关联性，其中method参数可以设定为'pearson'（适用于线性关系），'kendall'（适用于无序分类数据）或'spearman'（适用于非线性和非正态分布数据）。min_periods参数则设定了样本最小数量，以确保结果的准确性。

通过实验，我们发现当y是x的线性函数时，pearson相关系数为1，但这并不意味着x完全决定了y，因为pearson对非线性数据可能存在误差。相关系数的计算仅揭示了变量之间的关联程度，而非因果关系。例如，data.corr()会返回整个数据集的各列相关系数矩阵，而data.corr()['好']则仅显示“好”这一列与其他列的相关系数，同时，data['好'].corr(data['哭'])则提供了两个特定情感变量间的具体相关系数。

理解DataFrame.corr()的这些参数和用法，可以帮助我们更准确地分析数据中的关系，但要记住，相关性并不等同于因果性。在使用时，需要结合实际背景和专业知识来解读结果。更多信息可以参考_walking_visitor的博客-CSDN上的详细说明。