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1
回答
`
df.corr
()中
出现
的
NaN
值
`
、
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
1
回答
如何从pandas df相关性
中
获取元素
的
数量
、
、
':[4,5,np.
NaN
, np.
NaN
,np.
NaN
,64]}) 0 1.0 10 4.023.0 3
NaN
4 435.0 867
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
1
回答
如何计算python字典不同
值
之间
的
相关性?
、
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
2
回答
.corr如何删除NA和null
值
?
、
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
1
回答
当有一个
NaN
时,熊猫滚动相关总是返回
NaN
。与DataFrame.corr不同
的
行为
、
、
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
1
回答
corr图中
的
黑柱
、
、
、
在corr矩阵图中,当一列
的
颜色是黑色时,这意味着什么?
浏览 6
提问于2020-08-04
得票数 0
回答已采纳
2
回答
关联热图在Python中将
值
转换为
nan
、
、
、
、
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.corr
nan
n
浏览 29
提问于2021-07-06
得票数 3
回答已采纳
2
回答
如何有效地获得具有
NaN
值
的
数据帧
的
相关矩阵(p
值
)?
、
、
、
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
1
回答
Python Scipy spearman矩阵相关不匹配两个数组相关,也不匹配pandas.Data.Frame.corr()
、
、
、
、
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
2
回答
如果value为XX,则使用multiindex进行串联迭代并删除行
、
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
。
、
、
、
、
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
熊猫:如何从相关矩阵
中
剔除自相关
、
、
、
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
1
回答
DataFrame
中
的
列之间
的
相关性
、
所以我想我做错了什么- a b1 0.5 0.753 0.5 0.75
df.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
1
回答
为什么numpy.corrcoef()返回
nan
?
、
、
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
1
回答
python -如何在数据矩阵中使用nans计算相关矩阵
、
、
、
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
3
回答
numpy corrcoef -忽略缺失数据时计算相关矩阵
、
、
、
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
1
回答
在从函数返回多个
值
时,是否有办法保持熊猫
的
网格输出数据?
、
、
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
1
回答
“DataFrame”“对象没有属性”“col”“错误
、
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
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