pandas.core.groupby.DataFrameGroupBy.corrwith

DataFrameGroupBy.corrwith(other, axis=<no_default>, drop=False, method='pearson', numeric_only=False)[исходный код]

Вычисляет попарную корреляцию.

Попарная корреляция вычисляется между строками или столбцами DataFrame и строками или столбцами Series или DataFrame. Перед вычислением корреляций DataFrame сначала выравниваются по обеим осям.

Параметры:

other:DataFrame, Series

Объект, с которым вычисляются корреляции.

axis:{0 or ‘index’, 1 or ‘columns’}, default 0

Используемая ось. 0 или ‘index’ для вычисления по строкам, 1 или ‘columns’ для вычисления по столбцам.

drop:bool, default False

Удалять из результата отсутствующие индексы.

method:{‘pearson’, ‘kendall’, ‘spearman’} or callable

Метод вычисления корреляции:

• pearson : стандартный коэффициент корреляции

• kendall : коэффициент корреляции тау Кендалла

• spearman : ранговая корреляция Спирмена

• callable: вызываемый объект, принимающий на вход два одномерных массива ndarray

  и возвращающий число с плавающей точкой.

numeric_only:bool, default False

Включать только данные типов float, int или boolean.

Добавлено в версии 1.5.0.

Изменено в версии 2.0.0: Теперь значение по умолчанию для numeric_only — False.

Возвращает:

Series

Попарные корреляции.

См. также

DataFrame.corr

Вычисляет попарную корреляцию столбцов.

Примеры

>>> index = ["a", "b", "c", "d", "e"]
>>> columns = ["one", "two", "three", "four"]
>>> df1 = pd.DataFrame(np.arange(20).reshape(5, 4), index=index, columns=columns)
>>> df2 = pd.DataFrame(np.arange(16).reshape(4, 4), index=index[:4], columns=columns)
>>> df1.corrwith(df2)
one      1.0
two      1.0
three    1.0
four     1.0
dtype: float64

>>> df2.corrwith(df1, axis=1)
a    1.0
b    1.0
c    1.0
d    1.0
e    NaN
dtype: float64