Python 相關性分析

2021-08-20 14:24:23 字數 924 閱讀 8662

資料來源示例:

#餐飲銷量資料相關性分析

import pandas as pd

catering_sale = '../data/catering_sale_all.xls'

#餐飲資料,含有其他屬性

data = pd.read_excel(catering_sale, index_col = u'日期') #讀取資料,指定「日期」列為索引列

data.corr() #相關係數矩陣,即給出了任意兩款菜式之間的相關係數

data.corr()[u'百合醬蒸鳳爪'] #只顯示「百合醬蒸鳳爪」與其他菜式的相關係數

data[u'百合醬蒸鳳爪'].corr(data[u'翡翠蒸香茜餃']) #計算「百合醬蒸鳳爪」與「翡翠蒸香茜餃」的相關係數

執行data.corr()[u』百合醬蒸鳳爪』],得到下面的結果。

>>> data.corr()[u'百合醬蒸鳳爪']

百合醬蒸鳳爪 1.000000

翡翠蒸香茜餃 0.009206

金銀蒜汁蒸排骨 0.016799

樂膳真味雞 0.455638

蜜汁焗餐包 0.098085

生炒菜心 0.308496

鐵板酸菜豆腐 0.204898

香煎韭菜餃 0.127448

香煎羅蔔糕 -0.090276

原汁原味菜心 0.428316

name: 百合醬蒸鳳爪, dtype: float64

spearman相關性分析 相關性分析

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相關性分析

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Python 資料相關性分析

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