pandas.core.groupby.DataFrameGroupBy.cov #
- DataFrameGroupBy。cov ( min_periods = None , ddof = 1 , numeric_only = False ) [来源] #
计算列的成对协方差，不包括 NA/null 值。
计算 DataFrame 系列之间的成对协方差。返回的数据帧是DataFrame 列的协方差矩阵。
NA 和空值都会自动从计算中排除。 （请参阅下面有关缺失值偏差的注释。）可以为创建的每个值的最小观测数设置阈值。与低于此阈值的观测值的比较将返回为
NaN。该方法通常用于时间序列数据的分析，以了解不同度量之间跨时间的关系。
- 参数：
- min_periods int，可选
为了获得有效结果，每对列所需的最小观察次数。
- ddof int，默认1
Delta 自由度。计算中使用的除数是，其中表示元素的数量。该参数仅当数据框中没有时才适用。
N - ddofNnan- numeric_only布尔值，默认 False
仅包含float、int或boolean数据。
1.5.0 版本中的新增内容。
版本 2.0.0 中更改：默认值为
numeric_onlynowFalse。
- 返回：
- 数据框
DataFrame 系列的协方差矩阵。
也可以看看
Series.cov计算与另一个系列的协方差。
core.window.ewm.ExponentialMovingWindow.cov指数加权样本协方差。
core.window.expanding.Expanding.cov扩大样本协方差。
core.window.rolling.Rolling.cov滚动样本协方差。
笔记
返回 DataFrame 时间序列的协方差矩阵。协方差由 N-ddof 归一化。
对于具有缺失数据的 Series 的 DataFrame（假设数据随机缺失），返回的协方差矩阵将是成员 Series 之间方差和协方差的无偏估计。
然而，对于许多应用来说，这种估计可能是不可接受的，因为估计协方差矩阵不能保证是半正定的。这可能导致估计绝对值大于一的相关性和/或不可逆协方差矩阵。有关更多详细信息，请参阅协方差矩阵的估计。
例子
>>> df = pd.DataFrame([(1, 2), (0, 3), (2, 0), (1, 1)], ... columns=['dogs', 'cats']) >>> df.cov() dogs cats dogs 0.666667 -1.000000 cats -1.000000 1.666667
>>> np.random.seed(42) >>> df = pd.DataFrame(np.random.randn(1000, 5), ... columns=['a', 'b', 'c', 'd', 'e']) >>> df.cov() a b c d e a 0.998438 -0.020161 0.059277 -0.008943 0.014144 b -0.020161 1.059352 -0.008543 -0.024738 0.009826 c 0.059277 -0.008543 1.010670 -0.001486 -0.000271 d -0.008943 -0.024738 -0.001486 0.921297 -0.013692 e 0.014144 0.009826 -0.000271 -0.013692 0.977795
最小周期数
此方法还支持一个可选
min_periods关键字，该关键字指定每个列对所需的最小非 NA 观测值数量，以获得有效结果：>>> np.random.seed(42) >>> df = pd.DataFrame(np.random.randn(20, 3), ... columns=['a', 'b', 'c']) >>> df.loc[df.index[:5], 'a'] = np.nan >>> df.loc[df.index[5:10], 'b'] = np.nan >>> df.cov(min_periods=12) a b c a 0.316741 NaN -0.150812 b NaN 1.248003 0.191417 c -0.150812 0.191417 0.895202