Pandas - 数据相关性
寻找关系
Pandas 模块的一个强大之处在于 corr() 方法。
corr() 方法计算数据集中每列之间的关系。
本页的示例使用了一个名为 'data.csv' 的 CSV 文件。
示例
显示列之间的关系
df.corr()
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结果
Duration Pulse Maxpulse Calories
Duration 1.000000 -0.155408 0.009403 0.922721
Pulse -0.155408 1.000000 0.786535 0.025120
Maxpulse 0.009403 0.786535 1.000000 0.203814
Calories 0.922721 0.025120 0.203814 1.000000
注意： corr() 方法会忽略“非数字”列。
结果解释
corr() 方法的结果是一个包含大量数字的表格，这些数字表示两列之间的关系有多紧密。
该数字的范围从 -1 到 1。
1 表示 1 对 1 的关系（完美相关），对于这个数据集，第一列的值增加时，另一列的值也随之增加。
0.9 也是一个很好的关系，如果您增加一个值，另一个值很可能也会增加。
-0.9 的关系和 0.9 一样好，但如果您增加一个值，另一个值很可能反而会下降。
0.2 表示关系不好，这意味着如果一个值增加，另一个值不一定会跟着改变。
什么是好的相关性？ 这取决于具体用途，但我认为可以安全地说，您至少需要 0.6（或 -0.6）才能称之为好的相关性。
完美相关
我们可以看到，“Duration”和“Duration”得到了 1.000000 这个数字，这是有意义的，每一列本身总是与自己有完美的关系。
良好的相关性
“Duration”和“Calories”之间有 0.922721 的相关性，这是一个非常好的相关性，我们可以预测，您锻炼的时间越长，燃烧的卡路里就越多，反之亦然：如果您燃烧了很多卡路里，您可能进行了一次长时间的锻炼。
糟糕的相关性
“Duration”和“Maxpulse”之间有 0.009403 的相关性，这是一个非常糟糕的相关性，这意味着我们不能仅通过锻炼时长来预测最大脉搏数，反之亦然。
