如何计算 Pandas 中两列之间的相关性？

在本文中，我们将讨论如何计算 pandas 中两列之间的相关性

相关性用于总结两个定量变量之间线性关联的强度和方向。它由 r 表示，值介于 -1 和 +1 之间。 r 的正值表示正关联，r 的负值表示负关联。

通过使用 corr()函数，我们可以获得数据框中两列之间的相关性。

语法：

dataframe[‘first_column’].corr(dataframe[‘second_column’])

在哪里，

• 数据框是输入数据框
• first_column 与数据帧的 second_column 相关

示例 1 ：获取两列之间相关性的Python程序

Python3

# import pandas module
import pandas as pd
 
# create dataframe with 3 columns
data = pd.DataFrame({
    "column1": [12, 23, 45, 67],
    "column2": [67, 54, 32, 1],
    "column3": [34, 23, 56, 23]
}
)
# display dataframe
print(data)
 
# correlation between column 1 and column2
print(data['column1'].corr(data['column2']))
 
# correlation between column 2 and column3
print(data['column2'].corr(data['column3']))
 
# correlation between column 1 and column3
print(data['column1'].corr(data['column3']))

输出：

column1  column2  column3
0       12       67       34
1       23       54       23
2       45       32       56
3       67        1       23
-0.9970476685163736
0.07346999975265099
0.0

也可以仅使用 corr()函数获得数值列的元素相关性。

句法：

dataset.corr()

示例 2 ：获取元素相关性

Python3

# import pandas module
import pandas as pd
 
# create dataframe with 3 columns
data = pd.DataFrame({
    "column1": [12, 23, 45, 67],
    "column2": [67, 54, 32, 1],
    "column3": [34, 23, 56, 23]
}
)
# get correlation between element wise
print(data.corr())

输出：

column1   column2  column3
column1  1.000000 -0.997048  0.00000
column2 -0.997048  1.000000  0.07347
column3  0.000000  0.073470  1.00000