Python 使用数据帧计算不同特征之间的协方差矩阵

我将一个数据集放入一个包含9组特征和249行的pandas数据框中，我希望得到9个特征之间的协方差矩阵（生成一个9 X 9矩阵），但是，当我使用df.cov（）函数时，我只得到一个3 X 3矩阵。我做错了什么

谢谢

下面是我的代码片段

# perform data preprocessing
# only get players with MPG with less than 20 and only select the required colums
MPG_df = df.loc[df['MPG'] >= 20]
processed_df = MPG_df[["FT%", "2P%", "3P%", "PPG", "RPG", "APG", "SPG", "BPG", "TOPG"]]
processed_df

当我试图用下面的代码得到协方差矩阵时，我只得到了一个3x3矩阵

#desired result
cov_processed_df = df = pandas.DataFrame(processed_df, columns=['FT%', '2P%', '3P%', 'PPG', 'RPG', 'APG', 'SPG', 'BPG', 'TOPG']).cov()
cov_processed_df

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谢谢

排除的列可能是非数字的（即使它们看起来是这样的！）。试一试

要查看原始df的数据类型，可以运行：

print(processed_df.dtypes)

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如果在结果中看到

“object”

，则表示这些列不是数字。（即使它们至少包含1个非数字数据，也会标记为非数字。）

排除的列可能是非数字的。尝试

cov\u processed\u df=processed\u df.astype（float.cov（）

很高兴它成功了！我决定写一个答案，包括更多关于原因的细节。

print(processed_df.dtypes)