python - 如何使用十进制数/数据与 python 3 检查相关性

Question

感谢您的宝贵时间。

我正在编写一些代码来检查多组数据之间的相关性。当我使用原始数据时效果很好(老实说我当时不确定它是哪种格式)，但是在我使用 Decimal 模块通过一些方程运行数据后，数据集在测试时不会显示用于相关性。

我觉得自己真的很愚蠢而且很陌生，哈哈，我相信这是一个非常容易解决的问题。

这是我写的一个小程序来证明我的意思。

from decimal import Decimal
import numpy as np
import pandas as pd

a = [Decimal(2.3), Decimal(1.5), Decimal(5.7), Decimal(4.6), Decimal(5.5), Decimal(1.5)]
b = [Decimal(2.1), Decimal(1.2), Decimal(5.3), Decimal(4.4), Decimal(5.3), Decimal(1.7)]

h = [2.3,1.5,5.7,4.6,5.5,1.5]
j = [2.1,1.2,5.3,4.4,5.3,1.7]

corr_data1 = pd.DataFrame({'A': a, 'B': b}) 

corr_data2 = corr_data1.corr()
print(corr_data2)

corr_data3 = pd.DataFrame({'H': h, 'J': j})

corr_data4 = corr_data3.corr()
print(corr_data4)

列表 A 和 B 以及 H 和 F 的数据完全相同，唯一的区别是 A 和 B 是十进制格式的数字，而 H 和 F 不是。

程序运行时，A&B返回:

Empty DataFrame
Columns: []
Index: []

H & J 返回:

          H         J
H  1.000000  0.995657
J  0.995657  1.000000

如何制作它以便在通过我的方程式运行数据后可以利用这些数据？

很抱歉提出这个愚蠢的问题，感谢您抽出宝贵的时间。希望你们一切都好，节日快乐!

Answer 1

Pandas 无法将数据识别为数值。以下是将数据转换为 float 的方法。

corr_data1.astype(float).corr()

#           A         B
# A  1.000000  0.995657
# B  0.995657  1.000000

这也应该有效，但实际上无效。

pd.to_numeric(corr_data1['A'], errors='coerce')

# 0   NaN
# 1   NaN
# 2   NaN
# 3   NaN
# 4   NaN
# 5   NaN