在Python中计算Pearson相关性
穆斯塔法·阿德尔
我有4栏“国家，年份，GDP，CO2排放量”
我想测量每个国家的GDP和CO2排放之间的皮尔逊相关性。
“国家/地区”列包含世界上所有国家/地区，年份中的值是“ 1990、1991，....，2018”。
塞利乌斯·斯汀格（Celius Stingher）
您应该使用groupby分组为corr()作为聚合函数：
country = ['India','India','India','India','India','China','China','China','China','China']
Year = [2018,2017,2016,2015,2014,2018,2017,2016,2015,2014]
GDP = [100,98,94,64,66,200,189,165,134,130]
CO2 = [94,96,90,76,64,180,172,150,121,117]
df = pd.DataFrame({'country':country,'Year':Year,'GDP':GDP,'CO2':CO2})
print(df.groupby('country')[['GDP','CO2']].corr()
如果我们稍微处理一下这个输出，我们可以去做些更奇特的事情：
df_corr = (df.groupby('country')['GDP','CO2'].corr()).drop(columns='GDP').drop('CO2',level=1).rename(columns={'CO2':'Correlation'})
df_corr = df_corr.reset_index().drop(columns='level_1').set_index('country',drop=True)
print(df_corr)
输出：
Correlation
country
China 0.999581
India 0.932202
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