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本篇文章給大家分享的是有關(guān)如何用R語言和Python進行相關(guān)性分析,小編覺得挺實用的,因此分享給大家學(xué)習(xí),希望大家閱讀完這篇文章后可以有所收獲,話不多說,跟著小編一起來看看吧。
由于最近畢業(yè)論文纏身,一直都沒有太多時間和精力撰寫長篇的干貨,但是呢學(xué)習(xí)的的腳步不能停止,今天跟大家盤點一下R語言與Python中到的相關(guān)性分析部分的常用函數(shù)。
常用的衡量隨機變量相關(guān)性的方法主要有三種:
pearson相關(guān)系數(shù);即皮爾遜相關(guān)系數(shù),用于橫向兩個連續(xù)性隨機變量間的相關(guān)系數(shù)。
spearman相關(guān)系數(shù);即斯皮爾曼相關(guān)系數(shù),用于衡量分類定序變量間的相關(guān)程度。
kendall相關(guān)系數(shù);即肯德爾相關(guān)系數(shù),也是一種秩相關(guān)系數(shù),不過它所計算的對象是分類變量。
R語言:
cor
cor.test
corrplot
cor(x,y=NULL,use="everything",method= c("pearson","kendall","spearman"))
在R語言中,通常使用cor函數(shù)進行相關(guān)系數(shù)分析,可以分別指定向量,也可以指定給cor函數(shù)一個數(shù)據(jù)框。
use函數(shù)指定處理缺失值的方式
method是可選的三種相關(guān)系數(shù)計算方法。
這里以diamonds數(shù)據(jù)集為例:
library("ggplot2")
str(diamonds)
cor(diamonds[,c("carat","depth","price")])
cor(diamonds[,c("carat","depth","price")],method= "pearson")
默認(rèn)情況下使用的是pearson相關(guān)系數(shù)。
corrplot函數(shù)可以針對相關(guān)系數(shù)輸出的結(jié)果進行可視化:
library("corrplot")
library("dplyr")
cor(diamonds[,c("carat","depth","price")])%>%corrplot()
使用cor.test函數(shù)進行相關(guān)性的檢驗:
cor.test(x, y, #指定帶分析變量
alternative = c("two.sided", "less", "greater"),
#雙側(cè)檢驗,單側(cè)檢驗(默認(rèn)雙側(cè))
method = c("pearson", "kendall", "spearman"),
#相關(guān)性算法(默認(rèn)pearson法)
exact = NULL, conf.level = 0.95, continuity = FALSE, ...)
cor.test(diamonds$carat,diamonds$depth)
cor.test(~carat+depth,diamonds)
以上兩種寫法都是支持的。
從結(jié)果可以看到,兩者幾乎不相關(guān),pearson相關(guān)系數(shù)僅有0.02左右。
Pyhton:
import pandas as pd
import numpy as np
diamonds=pd.read_csv('D:/R/File/diamonds.csv',sep = ',',encoding = 'utf-8')
diamonds.info()
pandas中帶有相關(guān)系數(shù)函數(shù)pandas.corr
mydata=diamonds[["carat","depth","table","price"]]
mydata.info()
mydata.corr()
#可以直接給出數(shù)據(jù)框的相關(guān)系數(shù)矩陣
mydata.corr()["carat"]
#給出caret變量與其他變量之間的相關(guān)系數(shù)
mydata["carat"].corr(mydata["depth"])
#計算"carat"與"depth"之間的相關(guān)系數(shù)
與R語言中一樣,pandas中內(nèi)置的相關(guān)系數(shù)算法也是針對針對數(shù)值型變量的pearson法。
mydata.corr(method='pearson')
mydata.corr(method='pearson')["carat"]
mydata["carat"].corr(method='pearson',mydata["depth"])
method也可以指定spearman法和kendall法計算相關(guān)系數(shù)。
本文小結(jié):
R語言:
cor
cor.test
corplot
Python:
pandas.corr
以上就是如何用R語言和Python進行相關(guān)性分析,小編相信有部分知識點可能是我們?nèi)粘9ぷ鲿姷交蛴玫降?。希望你能通過這篇文章學(xué)到更多知識。更多詳情敬請關(guān)注億速云行業(yè)資訊頻道。
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