pandas相关性分析

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

参数说明：

method：可选值为{‘pearson’, ‘kendall’, ‘spearman’}

               pearson：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。

                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

                spearman：非线性的，非正太分析的数据的相关系数

min_periods：样本最少的数据量

返回值：各类型之间的相关系数DataFrame表格。

为区分不同参数之间的区别，我们实验如下：

from pandas import DataFrame
import pandas as pd
x=[a for a in range(100)]
#构造一元二次方程，非线性关系
def y_x(x):
    return 2*x**2+4
y=[y_x(i) for i in x]
 
data=DataFrame({'x':x,'y':y})
 
#查看下data的数据结构
data.head()
Out[34]: 
   x   y
0  0   4
1  1   6
2  2  12
3  3  22
4  4  36
 
data.corr()
Out[35]: 
          x         y
x  1.000000  0.967736
y  0.967736  1.000000
 
data.corr(method='spearman')
Out[36]: 
     x    y
x  1.0  1.0
y  1.0  1.0
 
data.corr(method='kendall')
Out[37]: 
     x    y
x  1.0  1.0
y  1.0  1.0

因为y经由函数构造出来，x和y的相关系数为1，但从实验结构可知pearson系数，针对非线性数据有一定的误差。

转自：https://blog.csdn.net/walking_visitor/article/details/85128461

标签：分析,pearson,1.0,相关系数,method,相关性,corr,data,pandas
来源： https://www.cnblogs.com/zhangzhixing/p/12742968.html