我的任务是匹配我们数据库中的一些产品。我是按照一个循序渐进的过程来编写here的。但我被一条说关联数据帧的指令卡住了。我在这里得到了NaN的值。前两张图片是我想要对其进行corr操作的相同数据帧。
浏览 146提问于2021-08-02得票数 0
回答已采纳
':[4,5,np.NaN, np.NaN,np.NaN,64]})
0 1.0 10 4.023.0 3 NaN4 435.0 867 NaN
5 546.0 23 64.0 我使用df.corr()计算相关性，它返回相关性矩阵根据文献，相关性删除NaN</em
浏览 21提问于2020-11-20得票数 2
回答已采纳
我正在学习python.I，我想计算values.Below之间的相关性，这是我的数据，这是一本字典。840.0, -220.0, 630.0, 780.0, -1140.0],3:[ 720.0, -230.0, 460.0, 220.0, 710.0, -460.0, 90.0] }1 1 0.69 0.773 1
这是我试过的密码。我得到了TypeError:不支持的</
浏览 3提问于2017-09-20得票数 0
我想知道函数.corr在计算相关性时如何删除带有多个变量的数据的空数据。A3' 2 2 5 NA 4 NA 10 2或
( 2)它是否计算成对的相关性，仅排除个别值？(例如，对于'A1‘和'A2’之间的相关性，它计算行1、2
浏览 1提问于2019-07-23得票数 9
回答已采纳
下面的代码将只输出Nan值df["corr"] =我希望我有这样的行为：print(df.corr() )
即使使
浏览 6提问于2022-07-13得票数 1
回答已采纳
2回答
我想在我的表df上执行一个热图，它在开始时看起来很正常：1 2178 0 0df= full_Data.iloc[1:,4:10]
corrMatrix = df.corrnan n
浏览 29提问于2021-07-06得票数 3
回答已采纳
我试图计算一个相关矩阵，并根据p值过滤相关，找出高度相关的对。rho = df.corr()
A B C我没有找到一个内置的方法来做这个。然而，从，@BKay提供了一种计算p值的</em
浏览 2提问于2016-06-23得票数 7
回答已采纳
我在计算矩阵的spearman相关性。我发现在使用scipy.stats.spearmanr时，矩阵输入和双数组输入给出了不同的结果。结果也与pandas.Data.Frame.corr不同。,0,1.2], "C":[np.nan,56,78,0,np.nan,143,11,np.nan], "D":[0,-9.3,23,72,np.nan,-2,-0.3,-0.4], "E":[78,np.nan和R<em
浏览 96提问于2018-07-18得票数 5
您好，我构建了一个关联矩阵，并希望删除XX下的所有标签和值。我正在构建一个系列，以便我可以遍历这些值，但我不知道如何删除原始数据。下一步是将其转换回数据帧。也许你知道更好的方法。varname4'],
corr = abs(df.corr
浏览 19提问于2020-01-31得票数 0
回答已采纳
1回答
没有任何nan值的完整数据集的相关性提供了nan。--我已将所有分类列编码为数字。Customer_Joining_Date_year -0.024684Order_Placed_AT_year NaN
浏览 1提问于2021-03-20得票数 0
1回答
计算矩阵及其转置的相关性
、、、
我正在尝试使用apply计算矩阵(这里是数据帧的行)与其转置之间的相关性。:[1,0,0,1]}df_T = df.T
corr = df.apply(lambda s: df_T.corrwith(s)) 相关变量的所有列都包含NaN条目。我想知道为什么会发生NaN。 有人能解释一下吗？
浏览 12提问于2019-09-18得票数 1
回答已采纳
4回答
我想找出不同栏目与熊猫的最高相关性。我知道可以得到相关矩阵我知道在那之后我可以得到最高的关联df.stack() 问题是，这些相关性还包含列与列本身(1)的值。如何删除这些包含与self相关的列？我知道我可以通过删除所有的1值来删除它们，但我不想这样做，因为可能也存在实际的1关联。
浏览 9提问于2016-02-15得票数 12
回答已采纳
所以我想我做错了什么- a b1 0.5 0.753 0.5 0.75df.corr()为我提供了：a NaN NaN但np.correlate(df["a"], df["b"])给出了：1.875
为什么会这样呢？我希望我的DataFrame具有相关矩阵，并且认为c
浏览 4提问于2013-04-07得票数 32
回答已采纳
试图建立一个回归模型，但遇到了一个我无法解决的问题。我已经用谷歌搜索并阅读了所有关于它的东西，但都没有起作用。print(feature_name, correlation) [nan, nan]])这是一个数据示例：type zipcode sqft lotsize beds baths y
浏览 101提问于2020-05-31得票数 1
回答已采纳
2回答
熊猫相关表限制为n行m列
、、、
我知道如何创建一个(可爱的) Pandas关联表，按相关性排列：np.set_printoptions(threshold='nan')但是，如果我只想检查一列，比方说，df['m']，它在所有其他列之间的相关性呢？我需要创建两个数据并检查它们之间的</em
浏览 7提问于2016-05-19得票数 2
回答已采纳
当数据中有NaN时，我找不到一个函数来计算包含两个以上变量的观测值的数组的相关系数矩阵。有一些函数可以对变量对执行此操作(或仅使用~is.nan()掩蔽数组)。这可以说是最准确的，但也是最难编程的，如果您想要同时对多个对进行计算，并且没有在上面的代码中涵盖。然而，为什么仅仅因为另一个变量的对应条目为NaN，就丢弃关于每个变量的均值和方差的信息？(2)我们用纳均值来
浏览 1提问于2014-11-24得票数 11
回答已采纳
我正在尝试计算一个具有多个值的相关矩阵。这些值包括一些'nan‘值。我使用的是numpy.corrcoef。对于输出相关矩阵的元素(i，j)，我希望使用变量i和变量j存在的所有值来计算相关性。, nan, nan, -0.10998411],
[ nan, nan,
浏览 2提问于2015-07-25得票数 24
回答已采纳
全, x=sm.add_constant(x) est=est.fit()
return (df.corr(),如果我只是返回df.corr()，它将保留通常在查看熊猫数据时出现的网格。如果只返回est.summary()，则结果相同。然而，当我想把这两件事都归还的时候，它们的
浏览 1提问于2016-05-18得票数 2
回答已采纳
循环的前2行工作正常，但最后一行dfcol给出错误。我得到'DataFrame‘对象没有'col’属性的错误 df = pd.DataFrame([(.2, np.nan,), (.0, .6, 2), (.6, .0, 1), (.2, .1,1 )],
corr=df.corr(method='pearson
浏览 16提问于2021-07-08得票数 0
回答已采纳
云服务器
ICP备案
云直播
对象存储
腾讯会议
腾讯云开发者
