python pandas 计算相关系数

pandas 中df 对象自带相关性计算方法corr() , 可以用来计算DataFrame对象中所有列之间的相关系数（包括pearson相关系数、Kendall Tau相关系数和spearman秩相关）。

>>> import numpy as np
>>> import pandas as pd

>>> df = pd.DataFrame({'A':np.random.randint(1, 100, 10),
     'B':np.random.randint(1, 100, 10),
     'C':np.random.randint(1, 100, 10)})
>>> df
     A   B   C
0   5  91   3
1  90  15  66
2  93  27   3
3  70  44  66
4  27  14  10
5  35  46  20
6  33  14  69
7  12  41  15
8  28  62  47
9  15  92  77
>>> df.corr()  # pearson相关系数
          A              B              C
A  1.000000 -0.560009  0.162105
B -0.560009  1.000000  0.014687
C  0.162105  0.014687  1.000000
>>> df.corr('kendall') # Kendall Tau相关系数

A              B              C
A  1.000000 -0.314627  0.113666
B -0.314627  1.000000  0.045980
C  0.113666  0.045980  1.000000
>>> df.corr('spearman') # spearman秩相关

A              B              C
A  1.000000 -0.419455  0.128051
B -0.419455  1.000000  0.067279
C  0.128051  0.067279  1.000000

参考：https://blog.csdn.net/oh5w6hinug43jvrhhb/article/details/78389809