Python| Pandas Series.cov() 查找协方差

Python是一种用于进行数据分析的出色语言，主要是因为以数据为中心的Python包的奇妙生态系统。 Pandas就是其中之一，它使导入和分析数据变得更加容易。

Pandas Series.cov()用于查找两个系列的协方差。在以下示例中，使用 Pandas 方法和手动方法找到协方差，然后比较答案。

要了解有关协方差的更多信息，请单击此处。

Syntax: Series.cov(other, min_periods=None)
Parameters: 
other: Other series to be used in finding covariance 
min_periods: Minimum number of observations to be taken to have a valid result
Return type: Float value, Returns covariance of caller series and passed series 

例子 ：
在此示例中，使用 Pandas .Series() 方法制作了两个列表并将其转换为系列。如果找到两个系列并创建一个函数来手动查找协方差，则为平均值。 Pandas .cov() 也被应用，两种方式的结果都存储在变量中并打印出来以比较输出。

Python3

import pandas as pd
 
# list  1
a = [2, 3, 2.7, 3.2, 4.1]
 
# list 2
b = [10, 14, 12, 15, 20]
 
# storing average of a
av_a = sum(a)/len(a)
 
# storing average of b
av_b = sum(b)/len(b)
 
# making series from list a
a = pd.Series(a)
 
# making series from list b
b = pd.Series(b)
    
# covariance through pandas method
covar = a.cov(b)
 
 
# finding covariance manually
def covarfn(a, b, av_a, av_b):
    cov = 0
 
    for i in range(0, len(a)):
        cov += (a[i] - av_a) * (b[i] - av_b)
    return (cov / (len(a)-1))
 
# calling function
cov = covarfn(a, b, av_a, av_b)
 
# printing results
print("Results from Pandas method: ", covar)
print("Results from manual function method: ", cov)

输出：

从输出中可以看出，两种方式的输出是相同的。因此，此方法在查找大序列的协方差时很有用。

Results from Pandas method:  2.8499999999999996
Results from manual function method:  2.8499999999999996