Pandas计算DataFrame对象之间的相关性

pandas.corrwith()是一个用于计算DataFrame对象之间相关性的函数，它可以计算两个DataFrame对象之间的列相关性，也可以计算一个DataFrame对象中的列与另一个Series对象之间的相关性。

函数语法为：

pandas.DataFrame.corrwith(other, axis=0, drop=False, method='pearson')

其中，参数含义如下：

• other：另一个DataFrame对象或Series对象
• axis：计算相关性的轴，0表示按列计算，1表示按行计算
• drop：如果为True，则将缺失值所在的行或列删除，否则保留
• method：计算相关性的方法，包括'pearson'、'kendall'和'spearman'

例如，假设有两个DataFrame对象df1和df2，我们可以使用corrwith()函数计算它们之间的列相关性：

import pandas as pd

df1 = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6], 'C': [7, 8, 9]})
df2 = pd.DataFrame({'A': [2, 4, 6], 'B': [8, 10, 12], 'C': [14, 16, 18]})

corr = df1.corrwith(df2)
print(corr)

输出结果为：

A    1.0
B    1.0
C    1.0
dtype: float64

这表示df1的每一列与df2的对应列之间的相关性均为1，即完全正相关。