将每个panda行与另一个panda数据帧作为新列进行关联

Question

假设我有以下df:

Company   Apples   Mangoes   Oranges
Amazon       0.75      0.6     0.98
BellTM       0.23      0.75    0.14
Cadbury      0.4       0.44    0.86

然后是另一个称为vendor:的数据帧

Company   Apples   Mangoes   Oranges
Deere       0.11      0.3     0.79

我想在vendor数据帧中找到每个公司与公司Deere的行相关性。我希望将输出的相关系数作为一列Correlationcoeff添加到原始数据帧df:中

Company   Apples   Mangoes   Oranges     Corrcoef
Amazon       0.75      0.6     0.98     0.77955981 
BellTM       0.23      0.75    0.14    -0.37694478
Cadbury      0.4       0.44    0.86     0.98092707

当我尝试以下操作时：

df.iloc[:,1:].corrwith(vendor.iloc[:,1:], axis=1)

我得到一个包含NaN值的列表。我通过将每一行保存为数组并使用np.corrcoef(x1,y)手动获得Corrcove值

Answer 1

您需要在corrwith中使用一个系列。

您可以使用：

df.set_index('Company').corrwith(vendor.set_index('Company').loc['Deere'], axis=1)

输出：

Company
Amazon     0.779560
BellTM    -0.376945
Cadbury    0.980927
dtype: float64

使用您的代码：

df.iloc[:, 1:].corrwith(vendor.iloc[0,1:].astype(float), axis=1)

输出：

0    0.779560
1   -0.376945
2    0.980927
dtype: float64