python两列数据相关性_使用.corr获取两列之间的相关性

如果没有实际数据，很难回答这个问题，但我想您正在寻找这样的东西：Top15['Citable docs per Capita'].corr(Top15['Energy Supply per Capita'])

举个例子：import pandas as pd

df = pd.DataFrame({'A': range(4), 'B': [2*i for i in range(4)]})

A B

0 0 0

1 1 2

2 2 4

3 3 6

那么df['A'].corr(df['B'])

按预期给出1。

现在，如果你改变一个值，例如df.loc[2, 'B'] = 4.5

A B

0 0 0.0

1 1 2.0

2 2 4.5

3 3 6.0

指挥部df['A'].corr(df['B'])

回报0.99586

这仍然接近1。df.corr()

因此会回来A B

A 1.000000 0.995862

B 0.995862 1.000000

在您显示的图形中，仅表示相关矩阵的左上角(我假设)。

在某些情况下，您可以在解决方案中获得NaNs，例如检查this post。

如果要筛选高于/低于某个阈值的条目，可以选中this question。

如果要绘制相关系数的热图，可以选中this answer，如果遇到重叠轴标签的问题，则选中the following post。

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