pandas corr()的默认值是多少

pandas corr()函数是用于计算DataFrame或Series对象之间的相关性的函数。它返回一个相关性矩阵，其中包含了所有列之间的相关系数。

pandas corr()函数的默认值是皮尔逊相关系数（Pearson correlation coefficient）。皮尔逊相关系数是一种衡量两个变量之间线性相关程度的统计量，取值范围为-1到1。当相关系数为1时，表示两个变量完全正相关；当相关系数为-1时，表示两个变量完全负相关；当相关系数为0时，表示两个变量之间没有线性相关关系。

在pandas中，可以通过设置参数method来选择不同的相关系数计算方法。除了皮尔逊相关系数外，还可以选择使用Spearman相关系数（method='spearman'）或Kendall Tau相关系数（method='kendall'）。

以下是一个示例代码，展示如何使用pandas corr()函数计算相关系数：

import pandas as pd

# 创建一个DataFrame对象
data = {'A': [1, 2, 3, 4, 5],
        'B': [2, 4, 6, 8, 10],
        'C': [3, 6, 9, 12, 15]}
df = pd.DataFrame(data)

# 计算相关系数
correlation_matrix = df.corr()

print(correlation_matrix)

输出结果为：

     A    B    C
A  1.0  1.0  1.0
B  1.0  1.0  1.0
C  1.0  1.0  1.0

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