python进行数据分析------相关分析

最新推荐文章于 2022-04-02 18:38:23 发布

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#python #数据结构与算法

本文通过Python中的statsmodels和pandas库进行数据相关性分析。利用Pearson相关系数检验了两组数据之间的相关性，并展示了如何从数据库中读取数据、处理缺失值以及执行相关性检验的过程。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

相关分析

import statsmodels.api as sm
import pandas as pd
import numpy as np
from patsy.highlevel import dmatrices # 这个是线性回归的
from common.util.my_sqlalchemy import sqlalchemy_engine
import math

from scipy.stats.stats import pearsonr


sql = "select Q1R3, Q1R5, Q1R6, Q1R7 from db2017091115412316222027656281_1;"
df = pd.read_sql(sql, sqlalchemy_engine)
df_dropna = df.dropna()

result = pearsonr(df_dropna['Q1R3'], df_dropna['Q1R5'])
print(result)