Pandas cov()函数结果解释

本文主要是介绍Pandas cov()函数结果解释，希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！

Pandas cov()函数结果解释

df = pd.DataFrame([(1, 2), (0, 3), (2, 0), (1, 1)],columns=['dogs', 'cats'])    
print(df.cov())

结果：

              dogs      catsdogs  0.666667 -1.000000cats -1.000000  1.666667  

计算过程：

E[dogs]=(1+0+2+1)/4=1
E[cats]=(2+3+0+1)/4=1.5
cov(dogs,cats)
=E[(dog-E[dogs])(cat-E[cats])]
=[(1-1)(2-1.5)+(0-1)(3-1.5)+(2-1)(0-1.5)+(1-1)(1-1.5)]/(4-1)
=-1

即（dogs,cats）索引处的值

cov()为协方差函数，协方差表示的是两个变量的总体误差

$var(X)=S^2=\frac{}{n-1}$

这篇关于Pandas cov()函数结果解释的文章就介绍到这儿，希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助！

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