Python 两个单元格之间的相关性

使用

df.corr（）

，我可以找到变量

Likes

和

销售贡献

之间的相关性。 我想找出每个品牌的喜好和销售贡献之间的相关性。 我该怎么做

data = {'Brand':  ['Brand A', 'Brand B','Brand C','Brand D'],
        'Likes': [40500, 39400,25020,28900],
         'Sales Contribution': [0.019,0.307,0.21,0.13]
        }
df = pd.DataFrame.from_dict(data)

导致

for row in df:
    print(df['Likes'][row].corr(df['Sales Contribution'][row]))

---------------------------------------------------------------------------
KeyError回溯（最近一次呼叫最后一次）
在里面
6 df=来自dict（数据）的pd.数据帧
7对于df中的行：
---->8打印（df['Likes'][row].corr（df['Sales Contribution'][row]））
E:\Anaconda\lib\site packages\pandas\core\series.py in\uuuuu getitem\uuuuuuu（self，key）
869 key=com.apply\u如果可调用（key，self）
870尝试：
-->871结果=self.index.get_值（self，key）
872
873如果不是标量（结果）：
E:\Anaconda\lib\site packages\pandas\core\index\base.py in get\u value（self、series、key）
4402 k=self.\u convert\u scalar\u indexer（k，kind=“getitem”）
4403尝试：
->4404返回self.\u engine.get\u值（s，k，tz=getattr（series.dtype，“tz”，None））
4405除键错误为e1外：
4406如果len（self）>0且（self.holds_integer（）或self.is_boolean（））：
pandas\\u libs\index.pyx在pandas.\u libs.index.IndexEngine.get\u value（）中
pandas\\u libs\index.pyx在pandas.\u libs.index.IndexEngine.get\u value（）中
熊猫\\u libs\index.pyx在熊猫中。\ u libs.index.IndexEngine.get_loc（）
pandas\\u libs\index\u class\u helper.pxi在pandas.\u libs.index.Int64Engine.\u check\u type（）中
关键错误：“品牌”

在使用df.corr（）之前，您需要将数据转换为数据帧，请尝试以下操作

---------------------------------------------------------------------------
KeyError                                  Traceback (most recent call last)
<ipython-input-52-d54aac6b3ce8> in <module>
      6 df = pd.DataFrame.from_dict(data)
      7 for row in df:
----> 8     print(df['Likes'][row].corr(df['Sales Contribution'][row]))

E:\Anaconda\lib\site-packages\pandas\core\series.py in __getitem__(self, key)
    869         key = com.apply_if_callable(key, self)
    870         try:
--> 871             result = self.index.get_value(self, key)
    872 
    873             if not is_scalar(result):

E:\Anaconda\lib\site-packages\pandas\core\indexes\base.py in get_value(self, series, key)
   4402         k = self._convert_scalar_indexer(k, kind="getitem")
   4403         try:
-> 4404             return self._engine.get_value(s, k, tz=getattr(series.dtype, "tz", None))
   4405         except KeyError as e1:
   4406             if len(self) > 0 and (self.holds_integer() or self.is_boolean()):

pandas\_libs\index.pyx in pandas._libs.index.IndexEngine.get_value()

pandas\_libs\index.pyx in pandas._libs.index.IndexEngine.get_value()

pandas\_libs\index.pyx in pandas._libs.index.IndexEngine.get_loc()

pandas\_libs\index_class_helper.pxi in pandas._libs.index.Int64Engine._check_type()

KeyError: 'Brand'

作为pd进口熊猫 你的dic df=pd.DataFrame.from_dict（数据）

---

对于df中的行：

我已经更新了代码，但仍然包含错误。请参考更新后的问题。df.iterrows（）中的索引行使用：在上面的代码中，它解决了keyerror，但corr函数将nan作为输出，请查看文档，我不确定您在相关部分尝试执行什么操作。我已经更新了代码，但仍然包含错误。请参阅更新的问题。

import pandas as pd
data = {'Brand':  ['Brand A', 'Brand B','Brand C','Brand D'],
    'Likes': [40500, 39400,25020,28900],
     'Sales Contribution': [0.019,0.307,0.21,0.13]
    }
df = pd.DataFrame.from_dict(data)
for index, row in df.iterrows():
    print(df['Likes'][row].corr(df['Sales Contribution'][row]))