相關系數與協方差都是表示兩個變量之間的關系。

• 相關系數是研究變量之間的線性相關程度的量。而相關系數又被細分為簡單相關系數、復相關系數、典型相關系數。
• 協方差用于衡量兩個變量的總體誤差。

有些匯總統計（如相關系數和協方差）是通過參數對計算出來的。小編接下來帶領大家一起來體驗python 中是如何實現的。

corr方法-相關系數

series的corr方法用于計算兩個series中重疊的、非na的、按索引對其的值的相關系數。

書寫方式：returns.msft.corr(returns.ibm)

cov方法-協方差

dataframe的corr和cov方法將以dataframe的形式返回完整的相關系數或協方差矩陣：

#對象.corr()

$對象.cov()

corrwith方法-相關系數

利用dataframe的corrwith方法，可以計算其列或行跟另一個series或dataframe之間的相關系數。

• 傳入一個series將會返回一個相關系數值series（針對各列進行計算）：

書寫方式：returns.corrwith(returns.ibm)

• 傳入一個dataframe則會計算按列名配對的相關系數。

書寫方式：returns.corrwith(volume)