Question

如何获得仅列出绝对值相关性大于.7？

的变量的输出

我希望输出类似于：

std::vector<std::vector<Element>> bmpcolrow(m_width, std::vector<Element>(m_height));

for(int i = 0; i < m_height; i++) {
    fread(data, sizeof(unsigned char), row_padded, f);
    for(int j = 0; j < m_width; j++) {
                // BGRA format
        Element element;
        element.Elements[0] = data[3*j+2];
        element.Elements[1] = data[3*j+1];
        element.Elements[2] = data[3*j];
        element.Elements[3] = 0; // for alpha
        bmpcolrow[j][m_height-i-1] = element;
    }
}

for (const auto& col : bmpcolrow)
    m_pixelVec.insert(m_pixelVec.end(), col.begin(), col.end());

谢谢你的时间！

代码

four: one, three
one: three

输出

import pandas as pd

x={'one':[1,2,3,4],'two':[3,5,7,5],'three':[2,3,4,9],'four':[4,3,1,0],}
y=pd.DataFrame(x)
print(y.corr())

Answer 1

如果您想要打印出来，这将有效：

col_names = y.corr().columns.values

for col, row in (y.corr().abs() > 0.7).iteritems():
    print(col, col_names[row.values])

请注意，这可行，但可能会很慢，因为iteritems方法会将每一行转换为一系列。

Answer 2

这对我有用：

corr = y.corr().unstack().reset_index() #group together pairwise
corr.columns = ['var1','var2','corr'] #rename columns to something readable
print( corr[ corr['corr'].abs() > 0.7 ] ) #keep correlation results above 0.7

您可以通过将最后一行更改为

来进一步排除具有相同名称（corr = 1）的变量

print( corr[ (corr['corr'].abs() > 0.7) & (corr['var1'] != corr['var2']) ] )

相关矩阵：使用高R值提取变量

2 个答案: