在数据框中查找通讯记录以进行计算
两个数据帧如下，我想计算相关系数。
当两列都使用实际值完成时，它可以正常工作。但是当它们不是时，在计算相关系数时它的值为零。
例如，艾迪生和卡登的重量都是0.杰克和诺亚没有重量。我想将它们排除在外进行计算。
（在尝试中，似乎只考虑相同的长度，即杰克和诺亚被自动排除 - 是吗？）
如何仅包含具有非零值的人员进行计算？
import pandas as pd
Weight = {'Name': ["Abigail","Addison","Aiden","Amelia","Aria","Ava","Caden","Charlotte","Chloe","Elijah"],
'Weight': [10, 0, 12, 20, 25, 10, 0, 18, 16, 13]}
df_wt = pd.DataFrame(Weight)
Score = {'Name': ["Abigail","Addison","Aiden","Amelia","Aria","Ava","Caden","Charlotte","Chloe","Elijah", "Jack", "Noah"],
'Score': [360, 476, 345, 601, 604, 313, 539, 531, 507, 473, 450, 470]}
df_sc = pd.DataFrame(Score)
print df_wt.Weight.corr(df_sc.Score)
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掩盖并取非零值和共同指数：
df_wt.set_index('Name', inplace=True)
df_sc.set_index('Name', inplace=True)mask = df_wt['Weight'].ne(0)
common_index = df_wt.loc[mask, :].index
df_wt.loc[common_index, 'Weight'].corr(df_sc.loc[common_index, 'Score'])0.923425144491911
如果两个数据帧都包含零，则：mask1 = df_wt['Weight'].ne(0)
mask2 = df_sc['Score'].ne(0)
common_index = df_wt.loc[mask1, :].index.intersection(df_sc.loc[mask2, :].index)
df_wt.loc[common_index, 'Weight'].corr(df_sc.loc[common_index, 'Score'])
使用map了添加新列，删除0的行boolean indexing和持续适用于相同的数据帧的解决方案：
df_wt['Score'] = df_wt['Name'].map(df_sc.set_index('Name')['Score'])
df_wt = df_wt[df_wt['Weight'].ne(0)]
print (df_wt)Name Weight Score0 Abigail 10 360
2 Aiden 12 345
3 Amelia 20 601
4 Aria 25 604
5 Ava 10 313
7 Charlotte 18 531
8 Chloe 16 507
9 Elijah 13 473print (df_wt.Weight.corr(df_wt.Score))
0.9234251444919112019-07-17 23:25:53赞同 展开评论 打赏
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