Pandas DataFrame.corr() 関数
Minahil Noor
2023年1月30日
Pandas
Pandas DataFrame
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pandas.DataFrame.corr()の構文： -
コード例：
DataFrame.corr()Pearson メソッドを用いて相関行列を求めるメソッド -
コード例：
kendallメソッドを使用して相関行列を求めるDataFrame.corr()メソッド -
コード例：より多くの列値ペアを持つ
spearmanメソッドを使用して相関行列を求めるためのDataFrame.corr()メソッド
Python Pandas DataFrame.corr() 関数はデータフレームの列間の相関関係を求めます。
pandas.DataFrame.corr() の構文：
DataFrame.corr(method="pearson", min_periods=1)
パラメータ
method |
相関の方法です。pearson、kendall、spearman のいずれかを用いることができます。デフォルトは pearson です。 |
min_periods |
このパラメータは、有効な結果を得るために列のペアごとに必要なオブザベーションの最小数を指定します。これは現在、pearson と spearman の相関でのみ利用可能です。 |
戻り値
列間の相関関係を計算した Dataframe を返します。
コード例：DataFrame.corr() Pearson メソッドを用いて相関行列を求めるメソッド
import pandas as pd
dataframe=pd.DataFrame({'Attendance': {0: 60, 1: 100, 2: 80,3: 78,4: 95},
'Name': {0: 'Olivia', 1: 'John', 2: 'Laura',3: 'Ben',4: 'Kevin'},
'Obtained Marks': {0: 90, 1: 75, 2: 82, 3: 64, 4: 45}})
print("The Original Data frame is: \n")
print(dataframe)
dataframe1 = dataframe.corr()
print("The Correlation Matrix is: \n")
print(dataframe1)
出力：
The Original Data frame is:
Attendance Name Obtained Marks
0 60 Olivia 90
1 100 John 75
2 80 Laura 82
3 78 Ben 64
4 95 Kevin 45
The Correlation Matrix is:
Attendance Obtained Marks
Attendance 1.00000 -0.61515
Obtained Marks -0.61515 1.00000
この関数は相関行列を返しました。この関数は非数値列を無視しています。この関数は Pearson メソッドを用いて相関を計算しており、列の値の 1 組(min_position= 1)を用いています。
コード例：kendall メソッドを使用して相関行列を求める DataFrame.corr() メソッド
Kendall メソッドを用いて相関を求めるには、method= "kendall" を用いて corr() 関数を呼び出します。
import pandas as pd
dataframe=pd.DataFrame({'Attendance': {0: 60, 1: 100, 2: 80,3: 78,4: 95},
'Name': {0: 'Olivia', 1: 'John', 2: 'Laura',3: 'Ben',4: 'Kevin'},
'Obtained Marks': {0: 90, 1: 75, 2: 82, 3: 64, 4: 45}})
print("The Original Data frame is: \n")
print(dataframe)
dataframe1 = dataframe.corr(method= "kendall")
print("The Correlation Matrix is: \n")
print(dataframe1)
出力：
The Original Data frame is:
Attendance Name Obtained Marks
0 60 Olivia 90
1 100 John 75
2 80 Laura 82
3 78 Ben 64
4 95 Kevin 45
The Correlation Matrix is:
Attendance Obtained Marks
Attendance 1.0 -0.4
Obtained Marks -0.4 1.0
この関数は相関行列を返します。これはケンドール法を用いて相関を計算したもので、列の値は 1 組(min_position= 1)です。
コード例：より多くの列値ペアを持つ spearman メソッドを使用して相関行列を求めるための DataFrame.corr() メソッド
ここで、spearman メソッドを用いて min_periods の値を 2 に設定します。パラメータ min_periods は pearson メソッドと spearman メソッドでのみ利用可能です。
import pandas as pd
dataframe=pd.DataFrame({'Attendance': {0: 60, 1: 100, 2: 80,3: 78,4: 95},
'Name': {0: 'Olivia', 1: 'John', 2: 'Laura',3: 'Ben',4: 'Kevin'},
'Obtained Marks': {0: 90, 1: 75, 2: 82, 3: 64, 4: 45}})
print("The Original Data frame is: \n")
print(dataframe)
dataframe1 = dataframe.corr(method= "spearman", min_periods = 2)
print("The Correlation Matrix is: \n")
print(dataframe1)
出力：
The Original Data frame is:
Attendance Name Obtained Marks
0 60 Olivia 90
1 100 John 75
2 80 Laura 82
3 78 Ben 64
4 95 Kevin 45
The Correlation Matrix is:
Attendance Obtained Marks
Attendance 1.0 -0.5
Obtained Marks -0.5 1.0
この関数は列の値の 2つのペアを用いて相関を計算しました。
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