Pandas“corr（）”是否应用于自动数据规范化？

Question

我已经多次使用pandascorr()方法。但是我不知道pandascorr()是否应用了自动数据规范化。我知道在数据规范化之后必须进行关联

我的问题是，如果我使用pandascorr()方法来检查数据帧中各个列之间的pearson相关性，pandascorr()方法本身是否应用了数据规范化

我试图使用scikit learn中的StandardScaler来检查这一点。标准化数据后的相关性与未应用标准化的相关性相同

[我试过之后]
哦我试着用Scikit学习标准定标器检查它。之后，后者的系数等于前者。也许pandas corr（）会自动使用数据规范化

Answer 1

我不知道你说的是什么意思

I know the fact that correlation must be done after data normalization.

如果使用spearman关联，则不需要规范化变量

很可能你指的是皮尔逊相关性。从wiki开始，它是：

the covariance of two variables, divided by the product of their standard deviations; thus it is essentially a normalised measurement of the covariance, such that the result always has a value between −1 and 1

因此，在斯皮尔曼的任何计算中，都有一个步骤可以通过标准偏差进行缩放

如果你用StandardScaler()来缩放你的变量，你只是把变量除以它们的标准偏差，这当然不会改变结果