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python - 如何对 Pandas 数据框的选定列进行 Pearson 相关性

coder 2023-05-27 原文

我有一个如下所示的 CSV:

gene,stem1,stem2,stem3,b1,b2,b3,special_col
foo,20,10,11,23,22,79,3
bar,17,13,505,12,13,88,1
qui,17,13,5,12,13,88,3

作为数据框，它看起来像这样:

In [17]: import pandas as pd
In [20]: df = pd.read_table("http://dpaste.com/3PQV3FA.txt",sep=",")
In [21]: df
Out[21]:
  gene  stem1  stem2  stem3  b1  b2  b3  special_col
0  foo     20     10     11  23  22  79            3
1  bar     17     13    505  12  13  88            1
2  qui     17     13      5  12  13  88            3

我想要做的是从最后一列(special_col)与gene列和special column之间的每一列执行pearson相关，即 colnames[1:number_of_column-1]

在一天结束时，我们将拥有长度为 6 的数据框。

Coln   PearCorr
stem1  0.5
stem2 -0.5
stem3 -0.9999453506011533
b1    0.5
b2    0.5
b3    -0.5

上面的值是手动计算的:

In [27]: import scipy.stats
In [39]: scipy.stats.pearsonr([3, 1, 3], [11,505,5])
Out[39]: (-0.9999453506011533, 0.0066556395400007278)

我该怎么做？

最佳答案

注意你的数据有错误，特殊的col都是3，所以无法计算相关性。

如果您最后删除列选择，您将获得正在分析的所有其他列的相关矩阵。最后一个 [:-1] 是去除 'special_col' 与其自身的相关性。

In [15]: data[data.columns[1:]].corr()['special_col'][:-1]
Out[15]: 
stem1    0.500000
stem2   -0.500000
stem3   -0.999945
b1       0.500000
b2       0.500000
b3      -0.500000
Name: special_col, dtype: float64

如果你对速度感兴趣，这在我的机器上稍微快一点:

In [33]: np.corrcoef(data[data.columns[1:]].T)[-1][:-1]
Out[33]: 
array([ 0.5       , -0.5       , -0.99994535,  0.5       ,  0.5       ,
       -0.5       ])

In [34]: %timeit np.corrcoef(data[data.columns[1:]].T)[-1][:-1]
1000 loops, best of 3: 437 µs per loop

In [35]: %timeit data[data.columns[1:]].corr()['special_col']
1000 loops, best of 3: 526 µs per loop

但显然，它返回的是一个数组，而不是 pandas series/DF。

关于python - 如何对 Pandas 数据框的选定列进行 Pearson 相关性，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/34896455/

Pearsonpythoncodespecial_colstempandas

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