python相关性分析_Python：相关性分析

一、相关关系：相关分析与回归分析在实际应用中有密切关系。然而在回归分析中，所关心的是一个随机变量Y对另一个（或一组）随机变量X的依赖关系的函数形式。而在相关分析中，所讨论的变量的地位一样，分析侧重于随机变量之间的种种相关特征。例如，以X、Y分别记小学生的数学与语文成绩，感兴趣的是二者的关系如何，而不在于由X去预测Y。

确定相关关系的存在，相关关系呈现的形态和方向，相关关系的密切程度。其主要方法是绘制相关图表和计算相关系数。

二、代码案例

创建一个具有相关关系的数据集：

from collections import OrderedDict

import pandas as pd

#数据集

examDict = {

'学习时间':[0.50,0.75,1.00,1.25,1.50,1.75,1.75,2.00,2.25,

2.50,2.75,3.00,3.25,3.50,4.00,4.25,4.50,4.75,5.00,5.50],

'分数':[10,22,13,43,20,22,33,50,62,48,55,75,62,73,81,76,64,82,90,93]

}

examOrderDict = OrderedDict(examDict)

examDf = pd.DataFrame(examOrderDict)

#查看前五行

examDf.head()

画出散点图，直观分析学习时间与分数之间的相关性

exam_X = examDf.loc[:,'学习时间']

exam_Y = examDf.loc[:,'分数']

# 绘制散点图

import matplotlib.pyplot as plt

#散点图

plt.scatter(exam_X,exam_Y,color='b',label='exam data')

#添加图标标签

plt.xlabel("hours")

plt.ylabel("score")

#画图

plt.show()

可以看出两者之间是呈现正相关关系的，分数会随着学习时间的变大而增加。

那么两者之间的相关性到底有多强呢？我们引入相关系数来衡量

corrDf = examDf.corr()

corrDf

此图为相关系数矩阵。相关系数矩阵用于表示两种以上数据之间的相关系数。相关系数矩阵的对角线值为1，因为自己与自己的相关系数是1。比如上图中行名“学习时间”和列名“学习时间”的相关系数值为1。对角线两侧对应的值是一样的，学习时间和分数的相关系数为0.92，与分数和学习时间的相关系数值是一样的。

所以，以后再看到相关性矩阵时，只需看对角线一边的值就可以了。

那么学习时间与分数的相关系数0.92表示什么意义呢？

1.这个值大于0.6，表示高度正相关，也就是说“学习时间”与“成绩”有很高的相关关系

2.这个值大于0，表示正相关，也就是“学习时间”越大，“成绩”也就越高

总结

相关分析就是得到相关系数，通过相关系数来衡量两个变量的相关程度。

通常，在做相关分析的时候，我们会在散点图上给出相关系数，这么做的好处是：

通过散点图和相关系数，我们知道，学习时间和成绩有高度正相关关系，也就是说，想要获得更高的成绩我们就需要付出更多的学习时间。

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