2017-12-18 131 views
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我有一個數據幀如下,成對的相關性,潛水列

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 

我使用pearsonr旨在成對相關和,但我想與A1與B1結束列之間的成對相關。最終結果應該看起來像,

     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 

任何建議將是偉大的.. !!! 這裏是我試過,

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'] 

回答

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我不知道它是最完美的解決方案,但你可以使用列表解析來創建一個包含有關列的列表:

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:這如果你在你的下一個問題中包括你的進口,那將是非常好的。 (所以,人們回答不必谷歌它)

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謝謝,但結果數據框是空的 – user1017373

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奇怪的是,它適用於我。你使用的是什麼版本的熊貓? –

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'0.18.1'是我使用 – user1017373