Python 分组皮尔逊相关

我有一个大数据框（形状100000*192）。我已经计算了每个属性的皮尔逊系数。现在我正在寻找一种计算各组皮尔逊相关性的方法。 我的意思是现在我有

if A then B 

我想计算一下

if (A AND B) then C 
if (A AND B AND C) then (D AND E)

比如说

   DataFrame 1 
   A  B  C
 0|0  0  1 
 1|1  0  0 
 2|0  1  0 
 3|1  1  1

这里A列和C列似乎没有很强的相关性，A和B或B和C都没有，但是当你取A和B时，你与C有相关性（如果A=B，那么C=1，否则C=0）。我希望这有助于理解

---

是否有任何函数或库已经在这样做，或者我将不得不在我的数据帧上使用

pandas

的

df.corr（）

函数编写大量迭代？

您的逻辑表达式与“分组”pearson相关性有什么关系？你能举一个具体的例子说明你在谈论什么，并提供你期望看到的东西吗。阅读我试图解释什么是分组相关性。现在我有属性之间的相关性，但只有1:1。我想知道2对1，2对2等的系数，以及192个属性给出的所有可能性。更清楚吗？我要举个例子不，不是。你读过我链接的文档了吗？我用示例编辑过