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数据特征分析(6)-相关性分析

时间:2020-01-22 23:55:44      阅读:41      评论:0      收藏:0      [点我收藏+]

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1.相关性分析

分析连续变量之间的线性相关程度的强弱

图示初判 / Pearson相关系数(皮尔逊相关系数) / Sperman秩相关系数(斯皮尔曼相关系数)

# 图示初判
# (1)变量之间的线性相关性

data1 = pd.Series(np.random.rand(50)*100).sort_values()
data2 = pd.Series(np.random.rand(50)*50).sort_values()
data3 = pd.Series(np.random.rand(50)*500).sort_values(ascending = False)
# 创建三个数据:data1为0-100的随机数并从小到大排列,data2为0-50的随机数并从小到大排列,data3为0-500的随机数并从大到小排列,

fig = plt.figure(figsize = (10,4))
ax1 = fig.add_subplot(1,2,1)
ax1.scatter(data1, data2)
plt.grid()
# 正线性相关

ax2 = fig.add_subplot(1,2,2)
ax2.scatter(data1, data3)
plt.grid()
# 负线性相关

 

# 图示初判
# (2)散点图矩阵初判多变量间关系

data = pd.DataFrame(np.random.randn(200,4)*100, columns = [A,B,C,D])
pd.scatter_matrix(data,figsize=(8,8),
                  c = k,
                 marker = +,
                 diagonal=hist,
                 alpha = 0.8,
                 range_padding=0.1)
data.head()

2.Pearson相关系数

# Pearson相关系数

data1 = pd.Series(np.random.rand(100)*100).sort_values()
data2 = pd.Series(np.random.rand(100)*50).sort_values()
data = pd.DataFrame({value1:data1.values,
                     value2:data2.values})
print(data.head())
print(------)
# 创建样本数据

u1,u2 = data[value1].mean(),data[value2].mean()  # 计算均值
std1,std2 = data[value1].std(),data[value2].std()  # 计算标准差
print(value1正态性检验:\n,stats.kstest(data[value1], norm, (u1, std1)))
print(value2正态性检验:\n,stats.kstest(data[value2], norm, (u2, std2)))
print(------)
# 正态性检验 → pvalue >0.05

data[(x-u1)*(y-u2)] = (data[value1] - u1) * (data[value2] - u2)
data[(x-u1)**2] = (data[value1] - u1)**2
data[(y-u2)**2] = (data[value2] - u2)**2
print(data.head())
print(------)
# 制作Pearson相关系数求值表

r = data[(x-u1)*(y-u2)].sum() / (np.sqrt(data[(x-u1)**2].sum() * data[(y-u2)**2].sum()))
print(Pearson相关系数为:%.4f % r)
# 求出r
# |r| > 0.8 → 高度线性相关

 

# Pearson相关系数 - 算法

data1 = pd.Series(np.random.rand(100)*100).sort_values()
data2 = pd.Series(np.random.rand(100)*50).sort_values()
data = pd.DataFrame({value1:data1.values,
                     value2:data2.values})
print(data.head())
print(------)
# 创建样本数据

data.corr()
# pandas相关性方法:data.corr(method=‘pearson‘, min_periods=1) → 直接给出数据字段的相关系数矩阵
# method默认pearson

3.Sperman秩相关系数

# Sperman秩相关系数

data = pd.DataFrame({智商:[106,86,100,101,99,103,97,113,112,110],
                    每周看电视小时数:[7,0,27,50,28,29,20,12,6,17]})
print(data)
print(------)
# 创建样本数据

data.sort_values(智商, inplace=True)
data[range1] = np.arange(1,len(data)+1)
data.sort_values(每周看电视小时数, inplace=True)
data[range2] = np.arange(1,len(data)+1)
print(data)
print(------)
# “智商”、“每周看电视小时数”重新按照从小到大排序,并设定秩次index

data[d] = data[range1] - data[range2]
data[d2] = data[d]**2
print(data)
print(------)
# 求出di,di2

n = len(data)
rs = 1 - 6 * (data[d2].sum()) / (n * (n**2 - 1))
print(Pearson相关系数为:%.4f % rs)
# 求出rs

 

# Pearson相关系数 - 算法

data = pd.DataFrame({智商:[106,86,100,101,99,103,97,113,112,110],
                    每周看电视小时数:[7,0,27,50,28,29,20,12,6,17]})
print(data)
print(------)
# 创建样本数据

data.corr(method=spearman)
# pandas相关性方法:data.corr(method=‘pearson‘, min_periods=1) → 直接给出数据字段的相关系数矩阵
# method默认pearson

数据特征分析(6)-相关性分析

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原文地址:https://www.cnblogs.com/Iceredtea/p/12229837.html

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