python数据分析活用pandas,pandas实例

　　熊猫系列是带有轴标签的一维数组。标签不一定要唯一，但必须是快乐红牛的类型。该对象支持基于整数和基于标签的索引，并提供许多方法来执行涉及索引的操作。

　　Pandas Series.corr()函数计算与其他序列的相关性，并排除缺失值。

　　用法：series.corr (other，method= Pearson ，min _ periods=none)

　　参数：

　　其他：系列

　　方法：{pearson ， kendall ， spearman}或调用

　　Min_periods:获得有效结果所需的最小观察次数

　　返回：依赖：浮动

　　示例1:使用Series.corr()函数查找给定的一系列对象和另一个对象之间的相关性。

　　#将熊猫作为pd导入

　　进口熊猫作为pd

　　#创建第一个系列

　　sr1=pd。系列([80，25，3，25，24，6])

　　#创建第二个系列

　　sr2=pd。系列([34，5，13，32，4，15])

　　#创建索引

　　index_=[可口可乐，雪碧，可乐，芬达，露水，拇指杯]

　　#设置第一个索引

　　sr1.index=index_

　　#设置第二个索引

　　sr2.index=index_

　　#打印第一个系列

　　打印(sr1)

　　#打印第二个系列

　　打印(sr2)

　　输出：

　　现在我们将使用Series.corr()函数来查找给定的一系列对象的基本数据与其他对象之间的相关性。

　　#找到相关性

　　result=sr1.corr(sr2)

　　#打印结果

　　打印(结果)

　　输出：

　　正如我们在输出中看到的，Series.corr()函数已经成功地返回了给定对象系列的基本数据之间的相关性。

　　示例2:使用Series.corr()函数查找给定的一系列对象和另一个对象之间的相关性。该系列包含一些缺失值。