Як використовувати corrwith() у pandas (з прикладами)

Ви можете використовувати функцію corrwith() у pandas, щоб обчислити попарну кореляцію між числовими стовпцями з однаковою назвою в двох різних DataFrames pandas.

Ця функція використовує такий базовий синтаксис:

 df1. corrwith (df2)

Примітка . Ця функція відрізняється від функції corr() , яка обчислює кореляцію між двома числовими стовпцями в одному DataFrame.

У наступному прикладі показано, як використовувати функцію corrwith() на практиці.

Приклад: як використовувати corrwith() у Pandas

Припустімо, що ми маємо наступні два panda DataFrames:

 import pandas as pd

#create first DataFrame
df1 = pd. DataFrame ({' team ': ['A', 'B', 'C', 'D', 'E', 'F'],
                    ' points ': [18, 22, 29, 25, 14, 11],
                    ' assists ': [4, 5, 5, 4, 8, 12],
                    ' rebounds ': [10, 6, 4, 6, 3, 5]})

print (df1)

  team points assists rebounds
0 to 18 4 10
1 B 22 5 6
2 C 29 5 4
3 D 25 4 6
4 E 14 8 3
5 F 11 12 5

#create second DataFrame
df2 = pd. DataFrame ({' team ': ['A', 'B', 'C', 'D', 'E', 'F'],
                    ' points ': [22, 25, 27, 35, 25, 20],
                    ' assists ': [15, 13, 8, 8, 5, 8],
                    ' rebs ': [4, 11, 12, 8, 7, 10]})

print (df2)

  team points assists rebs
0 A 22 15 4
1 B 25 13 11
2 C 27 8 12
3 D 35 8 8
4 E 25 5 7
5 F 20 8 10

Ми можемо використовувати функцію corrwith() , щоб обчислити кореляцію між числовими стовпцями з однаковими іменами в двох DataFrames:

 #calculate correlation between numeric columns with same names in each DataFrame
df1. corrwith (df2)

points 0.677051
assists -0.478184
NaN rebounds
rebs NaN
dtype:float64

З результату ми бачимо:

• Кореляція між значеннями стовпців точок двох DataFrames становить 0,677 .
• Кореляція між значеннями допоміжних стовпців у двох DataFrames становить -0,478 .

Оскільки назви стовпців bounces і rebs не існували в обох DataFrames, значення NaN повертається для кожного з цих стовпців.

Примітка №1 : за умовчанням функція corrwith() обчислює коефіцієнт кореляції Пірсона між стовпцями, але ви також можете вказати method=’kendall’ або method=’spearman’, щоб обчислити інший тип коефіцієнта замість кореляції.

Примітка №2 : Ви можете знайти повну документацію для функції corrwith() тут .

Додаткові ресурси

У наступних посібниках пояснюється, як виконувати інші типові операції в pandas:

Як розрахувати кореляцію за групою в Pandas
Як розрахувати ковзну кореляцію в пандах
Як обчислити кореляцію між двома стовпцями в Pandas