python | pandas data frame.cov()
哎哎哎:# t0]https://www.geeksforgeeks.org/python 熊猫 data frame-cov/
Python 是进行数据分析的优秀语言，主要是因为以数据为中心的 python 包的奇妙生态系统。 【熊猫】 就是其中一个包，让导入和分析数据变得容易多了。
熊猫 **dataframe.cov()**用于计算列的成对协方差。
如果一列中的某些单元格包含NaN值，则忽略该值。
语法:data frame.cov(min_periods =无)
参数: min_periods : 每对列获得有效结果所需的最小观察次数。
返回: y:数据帧
示例#1: 使用cov()函数找到数据帧各列之间的协方差。
注意:任何非数字列将被忽略。
# importing pandas as pd
import pandas as pd
# Creating the dataframe
df = pd.DataFrame({"A":[5, 3, 6, 4],
"B":[11, 2, 4, 3],
"C":[4, 3, 8, 5],
"D":[5, 4, 2, 8]})
# Print the dataframe
df
输出:
现在找到数据框各列之间的协方差
# To find the covariance
df.cov()
输出:
示例#2: 使用cov()函数查找具有NaN值的数据帧的列之间的协方差。
# importing pandas as pd
import pandas as pd
# Creating the dataframe
df = pd.DataFrame({"A":[5, 3, None, 4],
"B":[None, 2, 4, 3],
"C":[4, 3, 8, 5],
"D":[5, 4, 2, None]})
# To find the covariance
df.cov()
输出:
