Python中实现相关分析(correlation analysis)

简介：
本简介介绍如何使用Python进行数据的相关性分析，包括计算皮尔逊(Pearson)和斯皮尔曼(Spearman)相关系数等方法。 相关分析是一种研究两个或多个随机变量之间相互依赖关系的方向及密切程度的方法。 在探讨线性相关时，通常使用皮尔逊（Pearson）相关系数r来衡量连续型变量间的线性关联强度： - 当 r > 0，表明正向的线性关联； - 若 r < 0，则表示负向的线性关联； - 而当 r = 0，则意味着两个变量间不存在明显的线性关系。但这并不排除它们之间可能存在非线性的其他形式的关系。 相关分析函数包括： 1. DataFrame.corr()：此方法用于计算数据框中每一对列之间的相似度。 2. Series.corr(other)：该方法仅针对序列，用以评估给定序列与其他输入序列的相关性。 上述两个函数的返回值分别为： - 对于DataFrame调用，将得到一个D矩阵，表示各对变量间的相关系数。