Python数据处理

数据探索和分析

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库基于这个算法开发了

agate-stat

库（

https://github.com/onyxfish/agate-stats

）。在这之前，

你可以使用

numpy

进行相关性分析。相关系数（例如皮尔森相关系数）告诉我们数据是否

关联，以及一个因子是否会影响另一个因子。

如果你还没有安装

numpy

，可以通过运行命令

pip install numpy

安装它。之后，使用下面

几行代码计算童工雇用率和政府腐败指数之间的相关性：

import

numpy

numpy.corrcoef(cpi_and_cl.columns['Total (%)'].values(),

cpi_and_cl.columns['CPI 2013 Score'].values())[0, 1]

我们首先得到了类似于之前曾见到的

CastError

异常的错误。因为

numpy

需要浮点型数据，

而不是小数型，所以我们需要将数字转换回浮点数。我们可以使用列表生成式做这个转换：

numpy.corrcoef(

[float(t)

for

t

in

cpi_and_cl.columns['Total (%)'].values()],

[float(s)

for

s

in

cpi_and_cl.columns['CPI 2013 Score'].values()])[0, 1]

我们的输出显示出一些轻微的负相关：

-0.36024907120356736

负相关意味着，一个变量增长，另一个变量会减小。正相关意味着两个变量 ...