python中的corr函数_（）⽤法及代
码⽰例
Pandas 系列是带有轴标签的⼀维ndarray。标签不必是唯⼀的，但必须是可哈希的类型。该对象同时⽀持基于整数和基于标签的索引，并提供了许多⽅法来执⾏涉及索引的操作。
()函数计算与其他系列的相关性，排除缺失值。
⽤法： (other, method=’pearson’, min_periods=None)
参数：
other：系列
method:{'pearson'，'kendall'，'spearman'}或可致电
min_periods：获得有效结果所需的最少观察数
返回：相关性：浮动
范例1：采⽤()函数查找给定系列对象与另⼀个对象的相关性。
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# importing pandas as pd
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import pandas as pd
# Creating the first Series
sr1 = pd.Series([80, 25, 3, 25, 24, 6])
# Creating the cond Series
sr2 = pd.Series([34, 5, 13, 32, 4, 15])
# Create the Index
index_ = ['Coca Cola', 'Sprite', 'Coke', 'Fanta', 'Dew', 'ThumbsUp']
# t the first index变化英语
sr1.index = index_
# t the cond index
sr2.index = index_
# Print the first ries
print(sr1)
# Print the cond ries
性英语print(sr2)
输出：
现在我们将使⽤()函数查找给定系列对象的基础数据与其他对象之间的相关性。
# find the correlation
道教门派result = (sr2)
# Print the result花期参鸡汤
print(result)
输出：
正如我们在输出中看到的，()函数已成功返回给定系列对象的基础数据之间的相关性。
范例2：采⽤()函数查找给定系列对象与另⼀个对象的相关性。系列对象包含⼀些缺失值。# importing pandas as pd
import pandas as pd
# Creating the first Series
sr1 = pd.Series([51, 10, 24, 18, None, 84, 12, 10, 5, 24, 2])
# Creating the cond Series
sr2 = pd.Series([11, 21, 8, 18, 65, 18, 32, 10, 5, 32, None])奉献拼音
# Create the Index
index_ = pd.date_range('2010-10-09', periods = 11, freq ='M')
# t the first index
sr1.index = index_
# t the cond index
sr2.index = index_
# Print the first ries
print(sr1)香港关税
# Print the cond ries
print(sr2)
输出：
现在我们将使⽤()函数查找给定系列对象的基础数据与其他对象之间的相关性。
# find the correlation
result = (sr2)
# Print the result
print(result)
输出：
正如我们在输出中看到的，()函数已成功返回给定系列对象的基础数据之间的相关性。在计算对象之间的相关性时，将跳过缺少的值。
