pandas統計的有意性を持つ列相関
pandasデータフレーム、df、列間の相関関係を取得するdf.1およびdf.2？
出力でNaNを含む行をカウントしたくないのですが、これはpandas組み込み相関が行います。しかし、pvalueまたは標準エラーを出力することも必要です。これは組み込みでは出力されません。
SciPyはNaNに巻き込まれたようですが、重要性を報告していると思います。
データの例：
1 2
0 2 NaN
1 NaN 1
2 1 2
3 -4 3
4 1.3 1
5 NaN NaN
@Shashankが提供する回答は素晴らしいです。ただし、純粋なpandasでソリューションが必要な場合は、次のようにすることができます。
import pandas as pd
from pandas.io.data import DataReader
from datetime import datetime
import scipy.stats as stats
gdp = pd.DataFrame(DataReader("GDP", "fred", start=datetime(1990, 1, 1)))
vix = pd.DataFrame(DataReader("VIXCLS", "fred", start=datetime(1990, 1, 1)))
#Do it with a pandas regression to get the p value from the F-test
df = gdp.merge(vix,left_index=True, right_index=True, how='left')
vix_on_gdp = pd.ols(y=df['VIXCLS'], x=df['GDP'], intercept=True)
print(df['VIXCLS'].corr(df['GDP']), vix_on_gdp.f_stat['p-value'])
結果：
-0.0422917932738 0.851762475093
統計関数と同じ結果：
#Do it with stats functions.
df_clean = df.dropna()
stats.pearsonr(df_clean['VIXCLS'], df_clean['GDP'])
結果：
(-0.042291793273791969, 0.85176247509284908)
より多くの変数に拡張するために、Iいループベースのアプローチを提供します：
#Add a third field
oil = pd.DataFrame(DataReader("DCOILWTICO", "fred", start=datetime(1990, 1, 1)))
df = df.merge(oil,left_index=True, right_index=True, how='left')
#construct two arrays, one of the correlation and the other of the p-vals
rho = df.corr()
pval = np.zeros([df.shape[1],df.shape[1]])
for i in range(df.shape[1]): # rows are the number of rows in the matrix.
for j in range(df.shape[1]):
JonI = pd.ols(y=df.icol(i), x=df.icol(j), intercept=True)
pval[i,j] = JonI.f_stat['p-value']
Rhoの結果：
GDP VIXCLS DCOILWTICO
GDP 1.000000 -0.042292 0.870251
VIXCLS -0.042292 1.000000 -0.004612
DCOILWTICO 0.870251 -0.004612 1.000000
Pvalの結果：
[[ 0.00000000e+00 8.51762475e-01 1.11022302e-16]
[ 8.51762475e-01 0.00000000e+00 9.83747425e-01]
[ 1.11022302e-16 9.83747425e-01 0.00000000e+00]]
scipy.stats 相関関数を使用して、p値を取得できます。
たとえば、ピアソン相関などの相関を探している場合は、 pearsonr 関数を使用できます。
from scipy.stats import pearsonr
pearsonr([1, 2, 3], [4, 3, 7])
出力する
(0.7205766921228921, 0.48775429164459994)
Tupleの最初の値は相関値で、2番目の値はp値です。
あなたの場合、パンダのdropna関数を使用してNaN値を最初に削除できます。
df_clean = df[['column1', 'column2']].dropna()
pearsonr(df_clean['column1'], df_clean['column2'])
一度にすべてのp値を計算するには、以下の_calculate_pvalues_関数を使用できます。
_df = pd.DataFrame({'A':[1,2,3], 'B':[2,5,3], 'C':[5,2,1], 'D':['text',2,3] })
calculate_pvalues(df)
_出力は
corr()と同様（ただしp値を使用）です。_
A B C A 0 0.7877 0.1789 B 0.7877 0 0.6088 C 0.1789 0.6088 0_p値は小数点以下4桁に丸められます
- 列Dは無視されますテキストが含まれているため。
- 正確な列を示すこともできます：_
calculate_pvalues(df[['A','B','C']]_
以下は関数のコードです。
_from scipy.stats import pearsonr
import pandas as pd
def calculate_pvalues(df):
df = df.dropna()._get_numeric_data()
dfcols = pd.DataFrame(columns=df.columns)
pvalues = dfcols.transpose().join(dfcols, how='outer')
for r in df.columns:
for c in df.columns:
pvalues[r][c] = round(pearsonr(df[r], df[c])[1], 4)
return pvalues
_rho = df.corr()
rho = rho.round(2)
pval = calculate_pvalues(df) # toto_tico's answer
# create three masks
r1 = rho.applymap(lambda x: '{}*'.format(x))
r2 = rho.applymap(lambda x: '{}**'.format(x))
r3 = rho.applymap(lambda x: '{}***'.format(x))
# apply them where appropriate
rho = rho.mask(pval<=0.1,r1)
rho = rho.mask(pval<=0.05,r2)
rho = rho.mask(pval<=0.01,r3)
rho
# note I prefer readability over the conciseness of code,
# instead of six lines it could have been a single liner like this:
# [rho.mask(pval<=p,rho.applymap(lambda x: '{}*'.format(x)),inplace=True) for p in [.1,.05,.01]]
関数内のロジックを合計しようとしましたが、これは最も効率的なアプローチではないかもしれませんが、pandas df.corr（）と同様の出力を提供します。これを使用するには、コード内の次の関数を呼び出し、データフレームオブジェクトを提供して呼び出しますcorr_pvalue（your_dataframe）。
値を小数点以下4桁に丸めました。別の出力が必要な場合は、関数roundで値を変更してください。
from scipy.stats import pearsonr
import numpy as np
import pandas as pd
def corr_pvalue(df):
numeric_df = df.dropna()._get_numeric_data()
cols = numeric_df.columns
mat = numeric_df.values
arr = np.zeros((len(cols),len(cols)), dtype=object)
for xi, x in enumerate(mat.T):
for yi, y in enumerate(mat.T[xi:]):
arr[xi, yi+xi] = map(lambda _: round(_,4), pearsonr(x,y))
arr[yi+xi, xi] = arr[xi, yi+xi]
return pd.DataFrame(arr, index=cols, columns=cols)
私はそれをpandas v0.18.1でテストしました
pandas v0.24.0でmethod引数がcorrに追加されました。これで、次のことができます。
_import pandas as pd
import numpy as np
from scipy.stats import pearsonr
df = pd.DataFrame({'A':[1,2,3], 'B':[2,5,3], 'C':[5,2,1]})
df.corr(method=lambda x, y: pearsonr(x, y)[1]) - np.eye(len(df.columns))
__ A B C
A 0.000000 0.787704 0.178912
B 0.787704 0.000000 0.608792
C 0.178912 0.608792 0.000000
_自己相関は常に_1.0_に設定されるため、必要なnp.eye(len(df.columns))の回避策に注意してください（ https://github.com/pandas-dev/pandas/issuesを参照）/25726 ）。
@toto_ticoと@ Somendra-joshiからのすばらしい回答。ただし、不要なNA値は削除されます。このスニペットでは、現在計算中の相関関係に属するNAを削除しています。実際の corr implementation では、同じことを行います。
def calculate_pvalues(df):
df = df._get_numeric_data()
dfcols = pd.DataFrame(columns=df.columns)
pvalues = dfcols.transpose().join(dfcols, how='outer')
for r in df.columns:
for c in df.columns:
if c == r:
df_corr = df[[r]].dropna()
else:
df_corr = df[[r,c]].dropna()
pvalues[r][c] = pearsonr(df_corr[r], df_corr[c])[1]
return pvalues
これはoztalhaによる非常に便利なコードでした。 rが重要でない場合は、フォーマットを変更しました（2桁に丸められました）。
rho = data.corr()
pval = calculate_pvalues(data) # toto_tico's answer
# create three masks
r1 = rho.applymap(lambda x: '{:.2f}*'.format(x))
r2 = rho.applymap(lambda x: '{:.2f}**'.format(x))
r3 = rho.applymap(lambda x: '{:.2f}***'.format(x))
r4 = rho.applymap(lambda x: '{:.2f}'.format(x))
# apply them where appropriate --this could be a single liner
rho = rho.mask(pval>0.1,r4)
rho = rho.mask(pval<=0.1,r1)
rho = rho.mask(pval<=0.05,r2)
rho = rho.mask(pval<=0.01,r3)
rho