Df.corr意思

df.corr 中的 df 通常代表一個 Pandas DataFrame。這個方法的名稱 corr 是 "correlation" 的縮寫，它返回一個表示 DataFrame 中列之間相關性的矩陣。這個矩陣通常是一個 Pandas Series 對象，其索引和值都是 DataFrame 的列名稱。

相關性矩陣中的每個元素表示 DataFrame 中對應列之間的相關性。相關性通常用皮爾遜相關係數（Pearson correlation coefficient）來計算，這是一個度量兩個變數之間線性關係的統計量。皮爾遜相關係數的取值範圍在 -1 到 +1 之間，其中：

• +1 表示完全正相關（兩個變數完全正比變化）
• -1 表示完全負相關（兩個變數完全反比變化）
• 0 表示不相關或相關性極低

例如，如果你有一個包含多個變數（如股票價格、銷售額、利潤等）的 DataFrame，你可以使用 df.corr 來計算這些變數之間的相關性。這將返回一個矩陣，其中包含每對變數之間的相關係數。

import pandas as pd

# 假設 df 是一個包含多個變數的 DataFrame
df = pd.DataFrame({
    '股票A': [10, 20, 30, 40],
    '股票B': [20, 30, 40, 50],
    '銷售額': [1000, 1100, 1200, 1300],
    '利潤': [200, 300, 400, 500]
})

# 計算相關性矩陣
corr_matrix = df.corr()

# 列印相關性矩陣
print(corr_matrix)

輸出可能類似這樣：

股票A    股票B  銷售額    利潤
股票A    1.000   0.894    0.768    0.894
股票B    0.894   1.000    0.923    0.894
銷售額  0.768    0.923    1.000    0.923
利潤    0.894    0.894    0.923    1.000

這個矩陣顯示了 DataFrame 中每一對列之間的相關性。例如，股票A 和 股票B 之間的相關性是 0.894，這意味著它們之間有很強的正相關關係。

請注意，df.corr 方法返回的相關性矩陣是基於皮爾遜相關係數計算的，這個方法假設數據是來自常態分配的。如果你的數據不符合這個假設，你可能需要使用其他相關性度量方法，如斯皮爾曼相關係數（Spearman's rank correlation coefficient）或肯德爾和諧係數（Kendall's tau）。