文章目录
概括:Numpy+Scipy+pandas+matplotlib

五.pandas:常用的数学统计方法


六.pandas:相关系数与协方差
代码:
import numpy as np
from pandas import Series, DataFrame
import pandas as pd
df=DataFrame({
"GDP": [12,23,34,45,56],
"air_temperature": [23,25,26,27,30],
"year":['2005','2003','2004','2005','2006']
})
df
结果:
GDP air_temperature year
0 12 23 2005
1 23 25 2003
2 34 26 2004
3 45

本文介绍了pandas库中常用的数据分析方法,重点关注相关系数和协方差的计算与理解。相关系数衡量了两个变量间的相关程度,范围在-1到1之间,1表示完全正相关,0表示不相关,-1表示完全负相关。协方差则反映了变量间的相互关系,正值表示同向变化,负值表示反向变化。通过实例代码展示了计算过程。
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