Pandas实战100例 | 案例 25: 计算相关系数

案例 25: 计算相关系数

知识点讲解

在统计分析中，了解变量之间的关系是非常重要的。相关系数是衡量变量之间线性相关程度的一种方法。Pandas 提供了 corr 方法来计算列之间的相关系数。

• 相关系数: 相关系数的值范围在 -1 到 1 之间。接近 1 表示正相关，接近 -1 表示负相关，接近 0 表示没有线性相关。

示例代码

# 准备数据和示例代码的运行结果，用于案例 25# 示例数据
data_correlation = {'Height': [150, 160, 170, 180, 190],'Weight': [50, 60, 70, 80, 90]
}
df_correlation = pd.DataFrame(data_correlation)# 计算相关系数
correlation_matrix = df_correlation.corr()correlation_matrix

在这个示例中，我们计算了身高和体重两个变量之间的相关系数。

示例代码运行结果

        Height  Weight
Height     1.0     1.0
Weight     1.0     1.0

这个结果表明身高和体重之间存在完美的正相关关系（相关系数为 1）。这种分析在探索变量间关系时非常有帮助。