以下是关于解读pandas.DataFrame.corrwith的完整攻略，包含两个示例。

pandas.DataFrame.corrwith

pandas.DataFrame.corrwith是pandas库中的一个函数，用于计算DataFrame中每一列与定Series或DataFrame的相关系数。该函数返回一个Series，其中包含每一列与指定Series或DataFrame的相关系数。

以下是pandas.DataFrame.corrwith的语法：

DataFrame.corrwith(other, axis=0, drop=False, method='pearson')

参数说明：

• other：指定的Series或DataFrame。
• axis：计算相关系数的轴。默认为0，表示计算每一列与指定Series或DataFrame的相关系数。
• drop：是否删除缺失值。默认为False，表示不删除缺失值。
• method：计算相关系数的方法。默认为’pearson’，表示使用皮尔逊相关系数。

示例1：计算DataFrame中每一列与指定Series的相关系数

以下是一个计算DataFrame中每一列与指定Series的相关系数的示例：

import pandas as pd# 创建DataFrame
df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6], 'C': [7, 8, 9]})

# 创建Series
s = pd.Series([1, 2, 3])

# 计算相关系数
result = df.corrwith(s)

# 输出结果
print(result)

在上的示例中，我们首先创建了一个DataFrame和一个Series。然后，我们使用corrwith函数计算DataFrame中每一列与指定Series的相关系数。最后，我们输出了结果。

示例2：计算DataFrame中每一列与指定DataFrame的相关系数以下是一个计算DataFrame中每一列与指定DataFrame的相关系数的示例：

“`python
import pandas as pd

创建DataFrame

df1 = pd.DataFrame({‘A’: [1, 2, 3], ‘B’: [4, 5, 6], ‘C’: [7 8, 9]})
df2 = pd.DataFrame({‘A’: [1, 2, 3], ‘B’: [4, 5, 6], ‘C’: [7, 8, 9]})

计算相关系数

result = df1.corrwith(df2)

输出结果

print(result)
`

在上面的示例中，我们首先创建了两个DataFrame。然后，我们使用corrwith函数计算df1中每一列与df2的相关系数。最后，我们输出了结果。

总结

本文介绍了pandas.DataFrame.corrwith函数的用法，该函数于计算DataFrame中每一列与指定Series或DataFrame的相关系数。我们提供了两个示例，分别是计算DataFrame中每一与指定Series的相关系数和计算DataFrame中每一列与指定DataFrame的相关系数。在使用该函数时，需要注意参数的设置，特别是axis、drop和method参数。