Python | Pandas Series.cov () для поиска ковариации

Опубликовано: 29 Марта, 2022

Python - отличный язык для анализа данных, в первую очередь из-за фантастической экосистемы пакетов Python, ориентированных на данные. Pandas - один из таких пакетов, который значительно упрощает импорт и анализ данных.

Pandas Series.cov() is used to find covariance of two series. In the following example, covariance is found using both Pandas method and manually ways and the answers are then compared.

Чтобы узнать больше о ковариации, щелкните здесь.

Syntax: Series.cov(other, min_periods=None)
Parameters:
other: Other series to be used in finding covariance
min_periods: Minimum number of observations to be taken to have a valid result
Return type: Float value, Returns covariance of caller series and passed series

Пример :

In this example, two lists are made and converted to series using Pandas .Series() method. The average if both series is found and a function is created to find Covarience manually. Pandas .cov() is also applied and results from both ways are stored in variables and printed to compare the outputs.

import pandas as pd
  
# list  1
a = [2, 3, 2.7, 3.2, 4.1]
  
# list 2
b = [10, 14, 12, 15, 20]
  
# storing average of a
av_a = sum(a)/len(a)
  
# storing average of b
av_b = sum(b)/len(b)
  
# making series from list a
a = pd.Series(a)
  
# making series from list b
b = pd.Series(b)
     
# covariance through pandas method
covar = a.cov(b)
  
  
# finding covariance manually
def covarfn(a, b, av_a, av_b):
    cov = 0
  
    for i in range(0, len(a)):
        cov += (a[i] - av_a) * (b[i] - av_b)
    return (cov / (len(a)-1))
  
# calling function
cov = covarfn(a, b, av_a, av_b)
  
# printing results
print("Results from Pandas method: ", covar)
print("Results from manual function method: ", cov)

Выход:
Как видно из выходных данных, выходные данные обоих способов одинаковы. Следовательно, этот метод полезен при нахождении ковариации для больших рядов.

Результаты метода Pandas: 2.8499999999999996
Результаты ручного метода функции: 2,8499999999999996

Внимание компьютерщик! Укрепите свои основы с помощью базового курса программирования Python и изучите основы.

Для начала подготовьтесь к собеседованию. Расширьте свои концепции структур данных с помощью курса Python DS. А чтобы начать свое путешествие по машинному обучению, присоединяйтесь к курсу Машинное обучение - базовый уровень.

Python

Python | Pandas Series.cov () для поиска ковариации

РЕКОМЕНДУЕМЫЕ СТАТЬИ