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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。
标签：
pandas,相关系数
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这一波大模型产业落地浪潮里，不少企业其实处在 “干瞪眼“的状态。
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