Python中使用熊猫(Pandas)库的dataframe.corr()

介绍

在数据分析过程中，经常需要计算数据集中各列之间的相关性。熊猫(Pandas)库提供了DataFrame.corr()方法，可以轻松地计算任意两列之间的相关性指标，包括皮尔逊相关系数、斯皮尔曼相关系数等。

语法

DataFrame.corr(method='pearson', min_periods=1)

参数

• method: 可选参数，指定相关性指标的计算方法，默认值为'pearson'，可选值包括'pearson'、'kendall'和'spearman'等，分别代表皮尔逊相关系数、肯德尔相关系数和斯皮尔曼相关系数。

• min_periods: 可选参数，指定最小有效样本数。默认值为1。

返回值

DataFrame.corr()方法返回一个以列名为行索引和列索引的矩阵，其中每个单元格的值代表了对应两列之间的相关性指标。

代码示例

下面的代码示例演示了如何使用熊猫(Pandas)库的DataFrame.corr()方法计算一个简单数据集中各列之间的皮尔逊相关系数和斯皮尔曼相关系数。

import pandas as pd

# 创建一个简单的数据集
data = {'A': [1, 2, 3, 4], 'B': [5, 6, 7, 8], 'C': [9, 10, 11, 12]}
df = pd.DataFrame(data)

# 计算皮尔逊相关系数
pearson_corr = df.corr(method='pearson')
print('Pearson correlation coefficient:\n', pearson_corr)

# 计算斯皮尔曼相关系数
spearman_corr = df.corr(method='spearman')
print('Spearman correlation coefficient:\n', spearman_corr)

输出结果为：

Pearson correlation coefficient:
      A    B    C
A  1.0  1.0  1.0
B  1.0  1.0  1.0
C  1.0  1.0  1.0

Spearman correlation coefficient:
     A    B    C
A  1.0  1.0  1.0
B  1.0  1.0  1.0
C  1.0  1.0  1.0

从输出结果可以看出，由于数据集中各列之间的关系是线性的，因此皮尔逊相关系数和斯皮尔曼相关系数的值均为1.0。如果数据集中的关系不是线性的，则计算得到的相关系数会有所不同。