熊貓相關表由n行

Question

我知道如何創建一個（可愛）熊貓相關表，由相關排名限於m列。

問題是，它會以交叉矩陣的形式輸出值的完整矩陣（對於所有列x所有列）的相關性。

但是如果我只想檢查一列，比如說df['m']，那麼它在所有其他列上的相關性呢？

我是否需要創建兩個數據框並檢查它們之間的相關性？有更快的腳本嗎？

Answer 1

IIUC，你可以只切片corr()DataFrame這樣的：

c = df.corr()['m'].abs() 
so = c.sort_values(kind='quicksort') 
print(so) 

Answer 2

你可以簡單地通過df列循環，並建立一個系列出來的相關性：

result = (pd.Series([df['m'].corr(df[col]) for col in df], index=df.columns) 
      .abs().sort_values()) 

如果您打算爲多列做到這一點，它可能更快地計算出整個相關矩陣和使用.loc選擇感興趣的行：so.loc['m']。

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例如，

import numpy as np 
import pandas as pd 
np.random.seed(2016) 

df = pd.DataFrame(np.random.random((4,4)), columns=list('klmn')) 
result = (pd.Series([df['m'].corr(df[col]) for col in df], index=df.columns) 
      .abs().sort_values()) 
print(result) 
# l 0.041438 
# n 0.086255 
# k 0.393375 
# m 1.000000 
# dtype: float64 

c = df.corr().abs() 
s = c.unstack() 
so = s.sort_values() # s.order is deprecated. use s.sort_values 
print(so.loc['m']) 
# l 0.041438 
# n 0.086255 
# k 0.393375 
# m 1.000000 
# dtype: float64 

注result和so.loc['m']是相同的。