Pandas dataframe.cov() используется для вычисления попарной ковариации столбцов .
Если некоторые ячейки в столбце содержат NaN игнорируется.
Синтаксис: DataFrame.cov (min_periods = None)
Параметры:
min_periods: Минимальное количество наблюдений, необходимых для каждой пары столбцов, чтобы получить действительный результат.Возвращает: y : DataFrame
Пример № 1: Используйте функцию cov() , чтобы найти ковариацию между столбцами фрейма данных.
Примечание. Любые нечисловые столбцы будут игнорироваться.
# импортировать pandas как pd
import pandas as pd
# Создать фрейм данных
df = pd.DataFrame({ "A" : [ 5 , 3 , 6 , 4 ],
" B " : [ 11 , 2 , <код с lass = "value"> 4 , 3 ],
"C" : [ 4 , 3 , 8 , 5 ],
"D" : [ 5 , 4 , 2 , 8 ]})
# Печать фрейма данных df
Вывод:
Теперь найдите ковариацию между столбцами фрейма данных
# Чтобы найти ковариацию df.cov ()
Вывод:
Пример № 2 : Используйте функцию cov() , чтобы найти ковариацию между столбцами фрейма данных, которые являются NaN .
# import pandas as pd
import pandas as pd
# Создать фрейм данных
df = pd.DataFrame ({ "A" : [ 5 , 3 , Нет , 4 ],
"B" : [ Нет , 2 , 4 , 3 ],
"C" : [ 4 , 3 , 8 , 5 ],
"D" : [ 5 , 4 , 2 , Нет ] })
# Чтобы найти ковариацию df.cov ()
Вывод: 