Python | Pandas marco de datos.cov ()

Pandas dataframe.cov() se utiliza para calcular la covarianza por pares de las columnas.
Si algunas celdas de la columna contienen NaN , se ignora.

Sintaxis: DataFrame.cov (min_periods = None)

Parámetros:
min_periods: Número mínimo de observaciones requeridas por par de columnas para tener un resultado válido.

Devuelve: y : DataFrame

Ejemplo # 1: Use la función cov() para encontrar la covarianza entre las columnas del marco de datos.

Nota. Se ignorarán las columnas no numéricas.

df = pd.DataFrame ({ " A " : [ 5 , 3 , 6 , 4 ],

" B " : [ 11 , 2 , 4 , 3 ],

"C" : [ 4 , 3 , 8 , 5 ],

" D " : [ 5 , 4 , 2 , 8 ]})

# Imprimir el marco de datos
df

Salida:

Ahora encuentre la covarianza entre las columnas del marco de datos

# Para encontrar la covarianza
df.cov()

Resultado:

Ejemplo n.º 2 : Use la función cov() para encontrar la covarianza entre las columnas del marco de datos que son NaN .