私は次のようなデータフレームを持っています、
print(df)
SAS_a1 SAS2_a1 SAS3_a1 FDF_b1 FDF2_b1
0 0.673114 0.745755 0.989468 0.498920 0.837440
1 0.811218 0.392196 0.505301 0.615603 0.946847
2 0.252856 0.709125 0.321580 0.826123 0.224813
3 0.566833 0.738661 0.626808 0.815460 0.003738
4 0.102995 0.171741 0.246565 0.784519 0.980965
を使用してペアワイズ相関を目指しましたpearsonrが、a1とb1で終わる列間のペアワイズ相関が必要でした。最終結果は次のようになります。
PCC p-value
SAS_a1__FDF_b1 -0.293373 0.631895
SAS_a1__FDF2_b1 -0.947724 0.014235
SAS2_a1__FDF_b1 0.771389 0.126618
SAS2_a1__FDF2_b1 e 0.132380 0.831942
SAS3_a1__FDF_b1 0.422249 0.478808
SAS3_a1__FDF2_b1 0.346411 0.567923
どんな提案も素晴らしいでしょう.. !!! これが私が試したことです、
columns = df.columns.tolist()
for col_a, col_b in itertools.combinations(columns, 2):
correlations[col_a + '__' + col_b] = pearsonr(df.loc[:, col_a], df.loc[:, col_b])
results = DataFrame.from_dict(correlations, orient='index')
results.columns = ['PCC', 'p-value']
それが最も洗練された解決策かどうかはわかりませんが、リスト内包表記を使用して、関連する列を含むリストを作成できます。
import pandas as pd
from scipy.stats import pearsonr
result = pd.DataFrame()
for a1 in [column for column in df.columns if 'a1' in column]:
for b1 in [column for column in df.columns if 'b1' in column]:
result = result.append(
pd.Series(
pearsonr(df[a1],df[b1]),
index=['PCC', 'p-value'],
name=a1 + '__' +b1
))
PS：次の質問に輸入品を含めていただければ幸いです。（答える人がグーグルする必要がないように）
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