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  • Python pandas.DataFrame.corr函数方法的使用
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    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聚集函数来计算相关系数 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聚集函数来计算相关系数

    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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  • 1、pandas.DataFrame.corr 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...

    1、pandas.DataFrame.corr

    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:​$$r_{x y}=\frac{s_{x y}}{s_{x} s_{y}}$$

    其中, $$r_{x y}$$为样本相关系数; $$s_{x y}$$为样本协方差; $$s_{x}$$为x的样本标准差; $$s_{y}$$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:​$$r_{s}=1-\frac{6 \sum_{i=1}^{n} d_{i}^{2}}{n\left(n^{2}-1\right)}$$

    其中,n为样本中观测值的个数; $$ x_{i}$$为对于第一个变量的第i个观测值的秩;$$ y_{i}$$ 为对于第二个变量的第i个观测值的秩;$$ d_{i}=x_{i}-y_{i}$$

    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:​ $$\tau=\frac{2 P}{\frac{1}{2} n(n-1)}-1=\frac{4 P}{n(n-1)}-1$$

    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:

    • 如果两个变量排名是相同的,系数为1,两个变量正相关;
    • 如果两个变量排名完全相反,系数为-1 ,两个变量负相关;

    • 如果排名是完全独立的,系数为0;

       

       

     

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  • 错误代码❌展示如下:结果:所以是为什么呢?上图已用黄色标出,因为数据类型的问题,所以我们只需要这样改就可以:新增红色箭头的代码就可以了...

    错误代码❌展示如下:


    结果:



    所以是为什么呢?上图已用黄色标出,因为数据类型的问题,所以我们只需要这样改就可以:新增红色箭头的代码就可以了


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空空如也

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关键字:

corr函数

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