線性相關：主要採用皮爾遜相關係數來度量連續變量之間的線性相關強度；
線性相關係數|r| 相關程度
0<=|r|<0.3 低度相關
0.3<=|r|<0.8 中度相關
0.8<=|r|<1 高度相關
1 函數
相關分析函數：
DataFrame.corr()
Series.corr(other)
說明：
如果由數據框調用corr方法，那麼將會計算每個列兩兩之間的相似度
如果由序列調用corr方法，那麼只是計算該序列與傳入序列之間的相關度
返回值：
dataFrame調用：返回DataFrame
Series調用： 返回一個數值型，大小爲相關度
2 案例
import pandas
data=pandas.read_csv('C:\\Users\\Desktop\\test.csv')
print(data.corr())
#由數據框調用corr方法,將會計算每個列兩兩之間的相似度，返回的是一個矩形
print(data['人口'].corr(data['文盲率']))
#由某一列調用corr方法，只是計算該序列與傳入序列（本例中的'文盲率'）之間的相關度
print(data['超市購物率','網上購物率','文盲率','人口']).corr()
#計算多列之間相似度的方法
3 讀取DataFrame數據
可以通過 print(type(data.corr())) 的方式查看得到的結果是什麼類型的
也可以通過 print(len(data,corr())) 來查看得到結果的行數和列數
每一列都有一個名稱，可以通過指定名稱來查看某一列的值
res = data.corr()
res['a'] #取a列
res[['a','b']] #取a、b列
也可以用數字索引
print(res[0:5])
會輸出相關性結果中的前五行數據