python数据分析-相关分析

野性酷女 2023-07-07 08:23 22阅读 0赞

## python数据分析-相关分析 ##

#### 概念 ####

*  在现实中，事物与事物之间或多或少存在一定的关系，数据之间也不例外，数据与数据之间关系往往提醒安于互相依存的关系，而相关分析主要就是分析两个变量之间的相互影响程度，在数据分析中，相关分析就是度量的是两个连续型变量之间的相关型。

常见的的度量指标如下：

*  皮尔森相关系数Pearson
 *  斯皮尔曼相关系数Spearman

相关型越强，说明两个变量之间的影响程度越大，反之越小。

相关系数等于-1时，完全负相关  
相关系数等于0时，无线性相关  
相关系数等于+1时，完全正相关

#### 三种系数 ####

*  Pearson --衡量两变量线性相关关系
 *  Spearman 对于有序变量而言，使用这个更加准确
 *  kendall 用于衡量两个变量的非线性关系

##### Pearson 相关系数 #####

![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L2x6eDE1OTk1MQ_size_16_color_FFFFFF_t_70]

##### Spearman相关系数 #####

![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L2x6eDE1OTk1MQ_size_16_color_FFFFFF_t_70 1]

下面通过代码进行演示：  
代码中使用泰坦尼克号的人员信息作为数据，探究船舱等级与存活之间的相关关系 [titanic.csv数据文件][titanic.csv]

import pandas as pd
    
    titanic = pd.read_csv('titanic.csv')
    pearson_relation = titanic[['pclass','survived']].corr(method='pearson')#Pearson相关性
    print("Pearson相关性\n",pearson_relation)
    spearman_relation = titanic[['pclass','survived']].corr(method='spearman')#spearman相关性
    print("spearman相关性\n",spearman_relation)
    kendall_relation = titanic[['pclass','survived']].corr(method='kendall')#kendall相关性
    print("kendall相关性\n",kendall_relation)

![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L2x6eDE1OTk1MQ_size_16_color_FFFFFF_t_70 2]

从结果上来看，是负数，表示船舱的等级与存活之间存在负相关关系，也就是随着船舱等级【1，2，3】提高，存活人数越来越少。

[watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L2x6eDE1OTk1MQ_size_16_color_FFFFFF_t_70]: https://img-blog.csdnimg.cn/20200221233710995.png?x-oss-process=image/watermark,type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk,shadow_10,text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L2x6eDE1OTk1MQ==,size_16,color_FFFFFF,t_70
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[titanic.csv]: https://raw.githubusercontent.com/mwaskom/seaborn-data/master/titanic.csv
[watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L2x6eDE1OTk1MQ_size_16_color_FFFFFF_t_70 2]: https://img-blog.csdnimg.cn/20200222000109180.png?x-oss-process=image/watermark,type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk,shadow_10,text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L2x6eDE1OTk1MQ==,size_16,color_FFFFFF,t_70