Python | Pandas Series.cov()查找协方差
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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。
熊猫级数. cov() 用于求两个级数的协方差。在下面的例子中，使用熊猫方法和手动方法找到协方差，然后比较答案。
要了解更多关于协方差的信息，请点击这里的。
语法: Series.cov(other，min_periods=None) 参数: other: 用于寻找协方差的其他系列 min_periods: 获得有效结果的最小观察数 返回类型:浮点值，返回调用方系列和传递系列的协方差
示例: 在本例中，使用 Pandas 制作了两个列表并将其转换为系列。Series()方法。如果找到了两个系列的平均值，并创建了一个函数来手动查找协方差。熊猫。cov()也被应用，两种方式的结果都存储在变量中，并打印出来以比较输出。
Python 3
import pandas as pd
# list 1
a = [2, 3, 2.7, 3.2, 4.1]
# list 2
b = [10, 14, 12, 15, 20]
# storing average of a
av_a = sum(a)/len(a)
# storing average of b
av_b = sum(b)/len(b)
# making series from list a
a = pd.Series(a)
# making series from list b
b = pd.Series(b)
# covariance through pandas method
covar = a.cov(b)
# finding covariance manually
def covarfn(a, b, av_a, av_b):
cov = 0
for i in range(0, len(a)):
cov += (a[i] - av_a) * (b[i] - av_b)
return (cov / (len(a)-1))
# calling function
cov = covarfn(a, b, av_a, av_b)
# printing results
print("Results from Pandas method: ", covar)
print("Results from manual function method: ", cov)
输出:
从输出中可以看出，两种方式的输出是相同的。因此，这种方法在寻找大序列的协方差时是有用的。
Results from Pandas method: 2.8499999999999996
Results from manual function method: 2.8499999999999996
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