pandas 'corr()' 是否应用于自动数据规范化？

Question

我已经多次使用 pandas corr() 方法。但我不知道 pandas corr() 是否应用了自动数据规范化。我知道必须在数据归一化之后进行关联。

我的问题是，如果我使用 pandas corr() 方法来检查数据帧中各个列之间的 pearson 相关性，那么 pandas corr() 方法是否会自行应用数据规范化？

我尝试使用来自 scikit-learn 的 StandardScaler 进行检查。数据归一化后的相关性与未应用归一化后的相关性相同。

[在我尝试过之后]
哦..我尝试使用 Scikit-learn StandardScaler 检查它。之后，后者的系数等于前者。也许 pandas corr() 会自动使用数据规范化。

Answer 1

我不知道你的意思是什么

我知道关联必须在数据之后进行 标准化。

如果您进行 spearman 相关，则无需标准化您的变量。

您很可能指的是皮尔逊相关性。来自wiki，是：

两个变量的协方差，除以它们的乘积 标准偏差;因此它本质上是一个标准化的测量 的协方差，使得​​结果始终具有介于 -1 之间的值 和 1

因此，在 spearman 的任何计算中，都有一个步骤可以根据您的标准差进行缩放。

如果您事先使用StandardScaler() 对变量进行缩放，那么您只是将变量除以它们的标准差，这当然不会改变结果。