-
2020-12-11 07:26:43
DataFrame.corr(method ='pearson' , min_periods = 1 )
计算列的成对相关性,不包括NA/null值。
参数:method: {'pearson','kendall','spearman'}或callable
pearson:标准相关系数
kendall:Kendall Tau相关系数
spearman:Spearman等级相关
callable:可输入两个1d ndarray来调用
并返回一个float。添加的版本 : 0.24.0
min_periods : int,可选
观察每对列所需的最小数,以获得有效结果。
目前仅适用于pearson和spearman correlation
返回:y : DataFrame
例子>>> histogram_intersection = lambda a, b: np.minimum(a, b
... ).sum().round(decimals=1)
>>> df = pd.DataFrame([(.2, .3), (.0, .6), (.6, .0), (.2, .1)],
... columns=['dogs', 'cats'])
>>> df.corr(method=histogram_intersection)
dogs cats
dogs 1.0 0.3
cats 0.3 1.0
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CORR:皮尔逊相关系数,是用于度量两个变量X和Y之间的相关(线性相关),其值介于-1与1之间。
CORR_S:斯皮尔曼等级相关
SELECT CORR(SYSDATE - hiredate, sal) AS corr_val,
CORR_S(SYSDATE - hiredate, sal) AS corr_s_val,
CORR_K(SYSDATE - hiredate, sal) AS corr_k_val
FROM emp;
SELECT deptno,
CORR(SYSDATE - hiredate, sal) AS corr_val_by_job,
CORR_S(SYSDATE - hiredate, sal) AS corr_s_val_by_job,
CORR_K(SYSDATE - hiredate, sal) AS corr_k_val_by_job
FROM emp
GROUP BY deptno
ORDER BY deptno;
SELECT empno, ename, deptno,
sal, job,
CORR(SYSDATE - hiredate, sal) OVER () AS corr_val
FROM emp;
SELECT empno, ename, deptno,
sal, job,
CORR(SYSDATE - hiredate, sal) OVER (PARTITION BY deptno) AS corr_val
FROM emp;
SELECT empno, ename, deptno,
sal,job,
CORR(SYSDATE - hiredate, sal) OVER (PARTITION BY job) AS corr_val
FROM emp
ORDER BY JOB, deptno;
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DataFrame.corr(method: {'pearson', 'kendall', 'spearman'})
相关方法:
pearson:标准相关系数
kendall:Kendall Tau相关系数
spearman:Spearman秩相关系数
解释:相关系数的取值范围为[-1,1],属于0.8-1:极强相关;属于0.6-0.8:强相关;属于0.4-0.6:中等程度相关;属于0.2-0.4:弱相关;0-0.2:极弱相关或无相关;
2、三种常见相关系数及适用范围
(1)pearson相关系数:度量两变量x和y之间的线性关系,样本协方差除以x的标准差与y的标准差的乘积
公式:
其中,
为样本相关系数;
为样本协方差;
为x的样本标准差;
为y的样本标准差;
数据:x,y都是随机变量,双变量正态分布,在求pearson相关系数后,通常用t检验方法进行pearson相关系数检验,而t检验是基于数据呈正态分布的假设的;实验数据之间的差距不能太大。
import pandas as pd import numpy as np x=pd.Series([1,2,3,4,5,6]) y=pd.Series([0.3,0.9,2.7,2,3.5,5]) print(x.mean(),y.mean()) # 平均值 print(x.var(),y.var()) #方差 print(x.std(),y.std()) # 标准差 print("协方差",x.cov(y)) # 协方差 print("pearson相关系数",x.corr(y,method="pearson")) # pearson相关系数
(2)spearman相关系数,称为秩相关系数
主要用于计算不服从正态分布的数据、原始等级数据、一侧开口数据、总体分布类型未知的数据;
公式:
其中,n为样本中观测值的个数;
为对于第一个变量的第i个观测值的秩;
为对于第二个变量的第i个观测值的秩;
。
x1.corr("spearman相关系数",x.corr(y,method="spearman"))
(3)kendall相关系数
表示等级变量相关程度的一种方法,定义:n个同类的统计对象按特定属性排序,其他属性通常是乱序的。同序对和异序对之差与总对数(n*(n-1)/2) 的比值定义为kendall秩相关系数。
公式:
其中,n是数据样本量,P为两个变量值排列大小关系一致的统计对象对数。kendall stau系数性质:
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-
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