{"id":1632,"date":"2023-07-25T14:10:30","date_gmt":"2023-07-25T14:10:30","guid":{"rendered":"https:\/\/statorials.org\/de\/pandas-korrelation-zwischen-zwei-spalten\/"},"modified":"2023-07-25T14:10:30","modified_gmt":"2023-07-25T14:10:30","slug":"pandas-korrelation-zwischen-zwei-spalten","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/statorials.org\/de\/pandas-korrelation-zwischen-zwei-spalten\/","title":{"rendered":"So berechnen sie die korrelation zwischen zwei spalten in pandas"},"content":{"rendered":"

<\/p>\n

\n

Sie k\u00f6nnen die folgende Syntax verwenden, um die Korrelation zwischen zwei Spalten in einem Pandas-DataFrame zu berechnen:<\/span><\/p>\n

 df[' column1<\/span> ']. corr<\/span> (df[' column2<\/span> '])\n<\/strong><\/pre>\n
 Die folgenden Beispiele zeigen, wie Sie diese Syntax in der Praxis anwenden k\u00f6nnen.<\/span><\/p>\n
 Beispiel 1: Berechnen Sie die Korrelation zwischen zwei Spalten<\/strong><\/h3>\n
 Der folgende Code zeigt, wie die Korrelation zwischen Spalten in einem Pandas-DataFrame berechnet wird:<\/span><\/p>\n
 import<\/span> pandas as<\/span> pd\n\n#createDataFrame\n<\/span>df = pd. DataFrame<\/span> ({' points<\/span> ': [25, 12, 15, 14, 19, 23, 25, 29],\n                   ' assists<\/span> ': [5, 7, 7, 9, 12, 9, 9, 4],\n                   ' rebounds<\/span> ': [11, 8, 10, 6, 6, 5, 9, 12]})\n\n#view first five rows of DataFrame\n<\/span>df. head<\/span> ()\n\n        points assists rebounds\n0 25 5 11\n1 12 7 8\n2 15 7 10\n3 14 9 6\n4 19 12 6\n\n#calculate correlation between points and assists\n<\/span>df[' points<\/span> ']. corr<\/span> (df[' assists<\/span> '])\n\n-0.359384\n<\/strong><\/pre>\n
 Der Korrelationskoeffizient betr\u00e4gt -0,359<\/strong> . Da diese Korrelation negativ ist, bedeutet dies, dass Punkte und Assists negativ korrelieren.<\/span><\/p>\n
 Mit anderen Worten: Wenn die Werte in der Punktespalte steigen, nehmen die Werte in der Assists-Spalte tendenziell ab.<\/span><\/p>\n
 Beispiel 2: Korrelationssignifikanz berechnen<\/strong><\/span><\/h3>\n
 Um zu bestimmen, ob ein Korrelationskoeffizient statistisch signifikant ist oder nicht, k\u00f6nnen Sie die Funktion \u201epearsonr(x, y)\u201c<\/strong> aus der SciPy-<\/a> Bibliothek verwenden.<\/span><\/p>\n
 Der folgende Code zeigt, wie man diese Funktion in der Praxis nutzt:<\/span><\/p>\n
 import<\/span> pandas as<\/span> pd\nfrom<\/span> scipy. stats<\/span> import<\/span> pearsonr\n\n#createDataFrame\n<\/span>df = pd. DataFrame<\/span> ({' points<\/span> ': [25, 12, 15, 14, 19, 23, 25, 29],\n                   ' assists<\/span> ': [5, 7, 7, 9, 12, 9, 9, 4],\n                   ' rebounds<\/span> ': [11, 8, 10, 6, 6, 5, 9, 12]})\n\n#calculate p-value of correlation coefficient between points and assists\n<\/span>pearsonr(df[' points<\/span> '], df[' assists<\/span> '])\n\n(-0.359384, 0.38192)\n<\/strong><\/pre>\n
 Der erste Wert der Ausgabe zeigt den Korrelationskoeffizienten (-0,359384) und der zweite Wert zeigt den p-Wert (0,38192) an, der diesem Korrelationskoeffizienten zugeordnet ist.<\/span><\/p>\n
 Zus\u00e4tzliche Ressourcen<\/strong><\/span><\/h3>\n
 So berechnen Sie die Spearman-Rangkorrelation in Python<\/a>
 So berechnen Sie die partielle Korrelation in Python<\/a>
 So berechnen Sie die Kreuzkorrelation in Python<\/a><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"
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 Da der p-Wert<\/a> nicht kleiner als \u03b1 = 0,05 ist, w\u00fcrden wir daraus schlie\u00dfen, dass die Korrelation zwischen Punkten und Assists statistisch nicht signifikant ist.<\/span><\/p>\n