Как получить корреляцию между двумя выбранными столбцами в DataFrame, используя .corr () Pearson Correlation - PullRequest
Новая
       16

Как получить корреляцию между двумя выбранными столбцами в DataFrame, используя .corr () Pearson Correlation

0 голосов
/ 13 марта 2019

Я работаю с большим DataFrame. Но я пытаюсь получить корреляцию между двумя столбцами. Я использовал этот код:
corr_P=Top15['Energy Supply per Capita'].corr(Top15['Energy Supply per Capita'])

Это дает мне сообщение об ошибке:
'sqrt' method is not available for 'float' type.

Мне нужно использовать метод ".corr () (корреляция Пирсона)".

1 Ответ

0 голосов
/ 13 марта 2019

Вы можете указать столбцы, как у вас есть.Я опробовал ваш код на том же наборе данных и не было ошибок.Мне было бы любопытно, какие версии вы используете.

Кроме того, я предполагаю, что вы хотели видеть корреляцию 2 столбцов (те же столбцы).Если я запускаю его, он выдает правильный вывод 1

import pandas as pd
import numpy as np
import re
def split_it(line):
    line = re.split('(\d+)', line)
    return line[0]
def get_energy():
    energy = pd.read_excel('C:/Energy Indicators.xls', skiprows = 17, skip_footer = 38, parse_cols = range(2, 6), index_col = None, names = ["Country", "Energy Supply", "Energy Supply per Capita", "% Renewable"], na_values='...')
    energy['Energy Supply'] = energy['Energy Supply'] * 1000000
    energy['Country'] = energy["Country"].apply(split_it)
    energy = energy.replace ("Republic of Korea", "South Korea")
    energy = energy.replace("United States of America", "United States")
    energy = energy.replace('United Kingdom of Great Britain and Northern Ireland' , 'United Kingdom')
    energy = energy.replace('China, Hong Kong Special Administrative Region', 'Hong Kong')
    energy['Country'] = energy['Country'].apply(lambda x: re.sub(r'\(.*\)', '', x))
#     energy.Country = energy.Country.apply(lambda x: x.split(' (')[0])
    energy['Country'] = energy['Country'].map(lambda x: x.strip())
    return energy
Top15 = get_energy()


corr_P = Top15['Energy Supply per Capita'].corr(Top15['Energy Supply per Capita'])

Выход: 

print (corr_P)
1.0
...