相关性分析之皮尔逊相关系数

买米当卡

2020-06-28 阅读量: 1936

相关性分析之皮尔逊相关系数

皮尔逊相关系数定义：反应两个变量之间变化趋势的方向以及程度，其范围为（-1,1），当系数大于0时，呈正相关；当系数小于0时，呈负相关；当系数等于0时，表示两个变量不是线性相关。系数的绝对值越大，相关性越强；反之，则越弱。

import numpy as np

import pandas as pd #导入模块

import warnings

warnings.filter.warnings('ignore')#不发出警告

# Pearson相关系数 - 算法

from scipy import stats

data1 = pd.Series(np.random.rand(100)*100).sort_values()

data2 = pd.Series(np.random.rand(100)*50).sort_values()

#创建随机数

data = pd.DataFrame({'value1':data1.values,'value2':data2.values})

#生成样本数据

print(data.head())

#查看部分数据

data.corr()

#计算皮尔逊相关系数

24.7211

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