如何用R语言和Python进行相关性分析

本篇文章给大家分享的是有关如何用R语言和Python进行相关性分析，小编觉得挺实用的，因此分享给大家学习，希望大家阅读完这篇文章后可以有所收获，话不多说，跟着小编一起来看看吧。

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由于最近毕业论文缠身，一直都没有太多时间和精力撰写长篇的干货，但是呢学习的的脚步不能停止，今天跟大家盘点一下R语言与Python中到的相关性分析部分的常用函数。

常用的衡量随机变量相关性的方法主要有三种：

• pearson相关系数；即皮尔逊相关系数，用于横向两个连续性随机变量间的相关系数。

• spearman相关系数；即斯皮尔曼相关系数，用于衡量分类定序变量间的相关程度。

• kendall相关系数；即肯德尔相关系数，也是一种秩相关系数，不过它所计算的对象是分类变量。

R语言：

• cor

• cor.test

• corrplot

cor(x,y=NULL,use="everything",method= c("pearson","kendall","spearman"))

在R语言中，通常使用cor函数进行相关系数分析，可以分别指定向量，也可以指定给cor函数一个数据框。

• use函数指定处理缺失值的方式

• method是可选的三种相关系数计算方法。

这里以diamonds数据集为例：

library("ggplot2")

str(diamonds)

cor(diamonds[,c("carat","depth","price")])

cor(diamonds[,c("carat","depth","price")],method= "pearson")

默认情况下使用的是pearson相关系数。

corrplot函数可以针对相关系数输出的结果进行可视化：

library("corrplot")

library("dplyr")

cor(diamonds[,c("carat","depth","price")])%>%corrplot()

使用cor.test函数进行相关性的检验：

cor.test(x, y,    #指定带分析变量

alternative = c("two.sided", "less", "greater"),         

#双侧检验，单侧检验(默认双侧)

method = c("pearson", "kendall", "spearman"), 

 #相关性算法（默认pearson法）

exact = NULL, conf.level = 0.95, continuity = FALSE, ...)

cor.test(diamonds$carat,diamonds$depth)

cor.test(~carat+depth,diamonds)

以上两种写法都是支持的。

从结果可以看到，两者几乎不相关，pearson相关系数仅有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中带有相关系数函数pandas.corr

mydata=diamonds[["carat","depth","table","price"]]

mydata.info()

mydata.corr()    

#可以直接给出数据框的相关系数矩阵

mydata.corr()["carat"]    

#给出caret变量与其他变量之间的相关系数

mydata["carat"].corr(mydata["depth"])    

#计算"carat"与"depth"之间的相关系数

与R语言中一样，pandas中内置的相关系数算法也是针对针对数值型变量的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法计算相关系数。

本文小结：

R语言：

• cor

• cor.test

• corplot

Python：

pandas.corr

以上就是如何用R语言和Python进行相关性分析，小编相信有部分知识点可能是我们日常工作会见到或用到的。希望你能通过这篇文章学到更多知识。更多详情敬请关注创新互联行业资讯频道。