Python+pandas计算数据相关系数的实例

本文主要演示pandas中DataFrame对象corr()方法的用法，该方法用来计算DataFrame对象中所有列之间的相关系数（包括pearson相关系数、Kendall Tau相关系数和spearman秩相关）。

>>> import numpy as np
>>> import pandas as pd

>>> df = pd.DataFrame({'A':np.random.randint(1, 100, 10),
   'B':np.random.randint(1, 100, 10),
   'C':np.random.randint(1, 100, 10)})
>>> df
   A  B  C
0  5 91  3
1 90 15 66
2 93 27  3
3 70 44 66
4 27 14 10
5 35 46 20
6 33 14 69
7 12 41 15
8 28 62 47
9 15 92 77
>>> df.corr() # pearson相关系数
     A       B       C
A 1.000000 -0.560009 0.162105
B -0.560009 1.000000 0.014687
C 0.162105 0.014687 1.000000
>>> df.corr('kendall') # Kendall Tau相关系数

     A       B       C
A 1.000000 -0.314627 0.113666
B -0.314627 1.000000 0.045980
C 0.113666 0.045980 1.000000
>>> df.corr('spearman') # spearman秩相关

     A       B       C
A 1.000000 -0.419455 0.128051
B -0.419455 1.000000 0.067279
C 0.128051 0.067279 1.000000

以上这篇Python+pandas计算数据相关系数的实例就是小编分享给大家的全部内容了，希望能给大家一个参考，也希望大家多多支持我们。

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