感谢您的宝贵时间。
我正在编写一些代码来检查多组数据之间的相关性。当我使用原始数据时效果很好(老实说我当时不确定它是哪种格式),但是在我使用 Decimal 模块通过一些方程运行数据后,数据集在测试时不会显示用于相关性。
我觉得自己真的很愚蠢而且很陌生,哈哈,我相信这是一个非常容易解决的问题。
这是我写的一个小程序来证明我的意思。
from decimal import Decimal
import numpy as np
import pandas as pd
a = [Decimal(2.3), Decimal(1.5), Decimal(5.7), Decimal(4.6), Decimal(5.5), Decimal(1.5)]
b = [Decimal(2.1), Decimal(1.2), Decimal(5.3), Decimal(4.4), Decimal(5.3), Decimal(1.7)]
h = [2.3,1.5,5.7,4.6,5.5,1.5]
j = [2.1,1.2,5.3,4.4,5.3,1.7]
corr_data1 = pd.DataFrame({'A': a, 'B': b})
corr_data2 = corr_data1.corr()
print(corr_data2)
corr_data3 = pd.DataFrame({'H': h, 'J': j})
corr_data4 = corr_data3.corr()
print(corr_data4)
列表 A 和 B 以及 H 和 F 的数据完全相同,唯一的区别是 A 和 B 是十进制格式的数字,而 H 和 F 不是。
程序运行时,A&B返回:
Empty DataFrame
Columns: []
Index: []
H & J 返回:
H J
H 1.000000 0.995657
J 0.995657 1.000000
如何制作它以便在通过我的方程式运行数据后可以利用这些数据?
很抱歉提出这个愚蠢的问题,感谢您抽出宝贵的时间。希望你们一切都好,节日快乐!
最佳答案
Pandas 无法将数据识别为数值。以下是将数据转换为 float 的方法。
corr_data1.astype(float).corr()
# A B
# A 1.000000 0.995657
# B 0.995657 1.000000
这也应该有效,但实际上无效。
pd.to_numeric(corr_data1['A'], errors='coerce')
# 0 NaN
# 1 NaN
# 2 NaN
# 3 NaN
# 4 NaN
# 5 NaN
关于python - 如何使用十进制数/数据与 python 3 检查相关性,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/41205001/