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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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  • corr2函数 Spearman秩相关系数:使利用两变量的秩次大小作线性相关分析,对原始变量的分布不做要求,属于非参数统计方法。因此它的适用范围比Pearson相关系数要广的多。即使原始数据是等级资料也可以计算Spearman...

    corr2就是MATLAB中用来计算Spearman秩相关系数的
    corr是计算皮尔逊(Pearson)相关系数

    r = corr2(A,B)
    r = corr2(gpuarrayA,gpuarrayB)

    corr2函数
    在这里插入图片描述
    Spearman秩相关系数:使利用两变量的秩次大小作线性相关分析,对原始变量的分布不做要求,属于非参数统计方法。因此它的适用范围比Pearson相关系数要广的多。即使原始数据是等级资料也可以计算Spearman相关系数。

    如果数据中没有重复值, 并且当两个变量完全单调相关时,斯皮尔曼相关系数则为+1或−1。Spearman相关系数即使出现异常值,由于异常值的秩次通常不会有明显的变化(比如过大或者过小,那要么排第一,要么排最后),所以对Spearman相关性系数的影响也非常小。

    计算公式:对于样本容量为n的样本,n个原始数据被转换成等级数据,相关系数ρ为
    在这里插入图片描述

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  • corr()函数的用法

    千次阅读 2020-09-20 18:09:59
    corr()函数的用法 corr可选的方式有三种: 1)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。 2)spearman:非线性的,非正太分析的数据的相关...

    corr()函数的用法

    corr可选的方式有三种:在这里插入图片描述
    在这里插入图片描述

    1)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。
    在这里插入图片描述

    2)spearman:非线性的,非正太分析的数据的相关系数
    在这里插入图片描述

    3)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
    在这里插入图片描述
    其中corr()函数的参数为空时,默认使用的参数为pearson
    在这里插入图片描述

    上面的结果验证了,pearson对线性的预测较好,对于幂函数,预测差强人意。

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  • import pandas as pd df = pd.read_csv(r'C:\Users\zhoutao\Desktop\data.csv') dfcorr=df.corr()
  • pandas corr()函数

    千次阅读 2019-10-12 11:04:58
    DataFrame.corr(method=‘pearson’, min_periods=1) 计算列与列之间的相关系数,返回相关系数矩阵 method : {‘pearson’, ‘kendall’, ‘spearman’} pearson : standard correlation coefficient kendall : ...
  • 使用df.corr()函数时,df格式如下图,但最终输出结果仅为一个值。 原df格式: df.corr结果图: 解决办法: 检查数据格式,发现无相关系数的列为object格式,将object改为float即可解决问题,正常输出各列直接的...
  • Matlab的自相关函数corr

    万次阅读 2018-10-21 19:16:34
    可是运算出来的结果自己却搞不懂,因为自己没有多少统计的知识,于是又去巴拉数学的材料,想去搞明白xcorr函数的原理或公式。最后还是去matlab论坛找到了自己想找的答案,这里就来分析下matlab的互相关函数xcorr。 ...
  • 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。 首先创建数据 import seaborn as ...
  • 参考概念https://blog.csdn.net/crcr/article/details/58594432?utm_source=blogxgwz0 用最简单的公式4可以实现下面代码。 //皮尔逊相关系数计算 Type myPearson(Vector<... Type A = sum(x*y) - (sum(x...
  • 一个简单的函数,它提供了比 MATLAB 内置的 corr.m 函数更快的方法来计算相关矩阵。
  • pandas——相关系数函数corr()

    万次阅读 2019-11-09 10:30:23
    corr ( data . two ) ) #1.0 #返回一个相关系数矩阵 print ( data . corr ( ) ) ''' one two three one 1.0 1.0 1.0 two 1.0 1.0 1.0 three 1.0 1.0 1.0 ''' #计算第一列和第二列的协方差 ...
  • oracle函数corr相关性系数)

    千次阅读 2016-05-16 17:04:30
    oracle分析函数--SQL*PLUS环境 一、总体介绍 12.1 分析函数如何工作 语法 FUNCTION_NAME(,…) OVER ( > ) PARTITION子句 ORDER BY子句 WINDOWING子句 缺省时相当于RANGE UNBOUNDED PRECEDING 1. 值域窗(RANGE ...
  • pandas 统计函数[corr,scatter_matrix]

    万次阅读 2018-09-22 12:11:36
    DataFrame.corr(method=‘pearson’, min_periods=1) 计算列与列之间的相关系数,返回相关系数矩阵 method : {‘pearson’, ‘kendall’, ‘spearman’} * pearson : standard correlation coefficient * kendall :...
  • MATLAB 的 corr 函数给出了相关性的 Pearson 公式,该公式给出了 -1 和 1 之间的值,而在某些研究领域,我们需要为归一化数据提供 0 和 1 之间的值。 此函数计算等级相关性,如以下链接中所示的公式所示: ...
  • 4.corr,xcorr,corrcoeff 1>corr(线性或秩相关性) 语法: rho = corr(X) 返回输入矩阵 X 中各列之间的两两线性相关系数矩阵。 rho = corr(X,Y) 返回输入矩阵 X 和 Y 中各列之间的两两相关系数矩阵。 [rho,pval] = ...
  • # 读取数据 data = pd.read_csv('../data/basalt.csv...association = data.corr() #data.corr() #相关系数矩阵,即给出了任意两个变量之间的相关系数 #data.corr()[u'好'] #只显示“好”与其他感情色彩的相关系数 #...
  • 《智能Web算法》在讲相关系数的时候用到了皮尔逊相关系数,我茫然不知为何物,看了定义才知道原来就是概率与数理统计课里面的相关系数r。正好概率与数理统计课的东西考完就还回去了,这边做个笔记。...
  • 需要应用MATLAB中的corr(X, Y)或者 corrcoef(X,Y)函数。 其中corr(X, Y)既可以计算矩阵相关也可以计算序列相关,而corrcoef(X,Y)中如果X, Y为矩阵,则会将其转换为序列再进行计算。 CORR 伪代码 X,Y # 为两个序列...
  • 用data.info()函数可以查看dataframe的信息。这里举个例子: ###创建一个dataframe,数据类型为object data = pd.DataFrame([[1,2,3],[4,5,6]],columns=['a','b','c'],dtype=object) data Out[23]: ...
  • 如何使用Python的Pandas中DateFrame 分析两列、多列数据之间的相关性- DataFrame.corr()函数用法解析 Python is a great language for doing data analysis, primarily because of the fantastic ecosystem of data...
  • Spearman 函数使用 matlab corr 函数计算 Spearman 秩相关系数,并确定 r 方拟合优度。
  • 为什么dataframe明明有数据,求相关系数返回的确实空矩阵呢? 原因就是dataframe中的数据类型不是数值型,做一个简单操作就可以了:...df.corr('kendall') # Kendall Tau相关系数 df.corr('spearman') # spearman秩相关

空空如也

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