如何创建斯皮尔曼相关性的散点图或热图

Question

我有两个数据框“A”和“B”，每个数据框都有 1000 个值（每列中缺少一些值）。我想计算数据帧的 spearman 相关性并绘制它们。图可以是散点图或热图。但我不知道该怎么做。任何资源或参考资料都会有所帮助。谢谢。

Answer 1

检查此代码：

import pandas as pd

import seaborn as sns

import matplotlib.pyplot as plt

A = [...] # insert here your list of values for A

B = [...] # insert here your list of values for B

df = pd.DataFrame({'A': A,

                   'B': B})

corr = df.corr(method = 'spearman')

sns.heatmap(corr, annot = True)

plt.show()

我得到这个相关矩阵：

该列A与其自身高度相关（显然，这种情况总是发生），而列A与之间的相关性B非常低。

版本信息：

Python      3.7.0

matplotlib  3.2.1

pandas      1.0.4

seaborn     0.10.1

Answer 2

您可以使用seabornjointplot中的函数来绘制数据点。这不仅为您提供了散点图，还提供了边际分布。

df = pd.DataFrame({"A": A, "B": B})
sbn.jointplot(x="A", y="B", data=df, alpha=0.2)

要获得 spearman 的相关系数，您可以使用模块中的spearmanr函数scipy：

from scipy.stats import spearmanr

r, p = spearmanr(df["A"], df["B"])

# r = 0.008703025102683665