python – 如何执行具有不同列名的两个数据帧之间的关联

我在数据帧df1中有一组列(col1,col2,col3)
我在数据帧df2中有另一组列(col4,col5,col6)
假设这两个数据帧具有相同的行数.

如何生成在df1和df2之间进行成对相关的相关表？

桌子看起来像

    col1 col2 col3
col4 ..   ..   ..
col5 ..   ..   ..
col6 ..   ..   ..

我使用df1.corrwith(df2),它似乎不会根据需要生成表.

我在How to check correlation between matching columns of two data sets?看到了答案,但主要区别在于col名称不匹配.

解决方法:

熊猫快速又脏

pd.concat([df1, df2], axis=1, keys=['df1', 'df2']).corr().loc['df2', 'df1']

numpy清洁

def corr(df1, df2):
    n = len(df1)
    v1, v2 = df1.values, df2.values
    sums = np.multiply.outer(v2.sum(0), v1.sum(0))
    stds = np.multiply.outer(v2.std(0), v1.std(0))
    return pd.DataFrame((v2.T.dot(v1) - sums / n) / stds / n,
                        df2.columns, df1.columns)

corr(df1, df2)

例

df1 = pd.DataFrame(np.random.rand(10, 4), columns=list('abcd'))

df2 = pd.DataFrame(np.random.rand(10, 3), columns=list('xyz'))

pd.concat([df1, df2], axis=1, keys=['df1', 'df2']).corr().loc['df2', 'df1']

          a         b         c         d
x  0.235624  0.844665 -0.647962  0.535562
y  0.357994  0.462007  0.205863  0.424568
z  0.688853  0.350318  0.132357  0.687038

corr(df1, df2)

          a         b         c         d
x  0.235624  0.844665 -0.647962  0.535562
y  0.357994  0.462007  0.205863  0.424568
z  0.688853  0.350318  0.132357  0.687038