计算类型间的相关矩阵

Question

我有dataframe df，其中包括3列，如下所示(选项卡分隔)：

X    Y    types
0.3422    0.3214    pen
-0.1784    0.8621    pen
0.9932    0.1347    pencil
0.2847    -0.7634   pen
-0.6548    -0.2981    ruler
0.4792    0.3782    pencil
0.9231    -0.2949    ruler

输出将是如下相关矩阵：

      pen    pencil    ruler

pen    C1      C2        C3

pencil C4      C5        C6

ruler  C7      C8        C9

我尝试过.corr()，但是它不能正常工作，df是如何被构造的

注: C1是笔笔之间的相关值，C2是笔笔之间的相关值，等等.

能帮个忙吗？

Answer 1

IIUC，你可以：

res = df.groupby('types').mean().T.corr()

输出

types   pen  pencil  ruler
types                     
pen     1.0     1.0    1.0
pencil  1.0     1.0    1.0
ruler   1.0     1.0    1.0

您可以更改关联方法以满足您的需要，例如：

import numpy as np
res = df.groupby('types').mean().T.corr(method=np.dot)
print(res)

输出

types        pen    pencil     ruler
types                               
pen     1.000000  0.145973 -0.021464
pencil  0.145973  1.000000  0.022724
ruler  -0.021464  0.022724  1.000000

默认情况下，方法将是pearson相关，来自于文档 on方法。

方法{‘pearson’，‘kendall’，‘spearman’}或可调用的相关方法： pearson :标准相关系数 kendall : Kendall头相关系数 spearman : Spearman秩相关 可调用:可调用，输入两个一维ndarray并返回一个浮点数。请注意，corr返回的矩阵沿对角线将有1，无论可调用的行为如何，它都是对称的。 新版本0.24.0。