两个 Pandas 数据帧的相关矩阵 [重复]

【问题标题】：Correlation matrix for two Pandas dataframes [duplicate]两个 Pandas 数据帧的相关矩阵 [重复]
【发布时间】：2017-01-21 07:11:10
【问题描述】：

假设我有两个数据框：

df1   df2
A B    C D
1 3   -2 7
2 4    0 10

我需要创建一个相关矩阵，它由来自两个数据帧的列组成。

corrmat_df
  C D
A 1 *  
B * 1

代表相关性

我可以在嵌套循环中逐元素执行，但也许有更多 Pythonic 方式？谢谢。

【问题讨论】：

它建议嵌套循环。我在问题中提到过。

标签： python pandas dataframe correlation

【解决方案1】：

只需组合数据框并使用.corr()：

result = pd.concat([df1, df2], axis=1).corr()
#     A    B    C    D
#A  1.0  1.0  1.0  1.0
#B  1.0  1.0  1.0  1.0
#C  1.0  1.0  1.0  1.0
#D  1.0  1.0  1.0  1.0

结果包含所有想要的（以及一些不需要的）相关性。例如：

result[['C','D']].ix[['A','B']]
#     C    D
#A  1.0  1.0
#B  1.0  1.0

【讨论】：

我需要矩阵中的 C D 列和 A B 行，因为我要绘制热图。我不需要单独的结果。每个数据框中有几十列，我事先不知道它们的名字。
当然欢迎您选择您想要的任何行和列：result[['C','D']].ix[['A','B']].
这简直是天才的答案！