Wie Korrelation zwischen zwei Datenrahmen mit unterschiedlichen Spaltennamen

Question

Ich habe eine Reihe von Spalten (col1, col2, col3) in Datenrahmen auszuführen diese df1 habe ich eine andere Gruppe von Spalten (col4, COL5, Sp6) in Datenrahmen df2 Angenommen Zwei Datenrahmen haben dieselbe Anzahl von Zeilen.

Wie erzeuge ich eine Korrelationstabelle, die paarweise Korrelation zwischen df1 und df2?

wird die Tabelle aussehen

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

ich df1.corrwith(df2) verwenden, es scheint nicht, um die Tabelle zu erzeugen, wie dies erforderlich ist.

Ich habe die Antwort bei How to check correlation between matching columns of two data sets? gesehen, aber der Hauptunterschied ist, dass die Col-Namen nicht übereinstimmt.

Answer 1

pandas quick and dirty

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

numpy sauber

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) 

---

Beispiel

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