首页
学习
活动
专区
工具
TVP
发布
精选内容/技术社群/优惠产品,尽在小程序
立即前往

.corr() -关联忽略包含数值数据的列

.corr()是一个用于计算DataFrame中列之间相关性的方法。它会忽略包含数值数据的列,并返回一个相关性矩阵。

相关性是指两个变量之间的关联程度。它的取值范围在-1到1之间,其中-1表示完全负相关,1表示完全正相关,0表示没有线性关系。

应用场景:

  1. 数据分析:在数据分析过程中,可以使用.corr()方法来计算不同变量之间的相关性,从而帮助分析师了解变量之间的关系。
  2. 特征选择:在机器学习中,可以使用相关性来选择最相关的特征,以提高模型的准确性和效率。

推荐的腾讯云相关产品: 腾讯云提供了多个与数据分析和机器学习相关的产品,以下是其中一些产品的介绍链接:

  1. 腾讯云数据仓库(TencentDB):https://cloud.tencent.com/product/tcdb
  2. 腾讯云机器学习平台(Tencent AI Lab):https://cloud.tencent.com/product/tencent-ailab
  3. 腾讯云大数据分析平台(Tencent Cloud Data Lake):https://cloud.tencent.com/product/datalake

请注意,以上推荐的产品仅供参考,具体选择应根据实际需求进行评估和决策。

页面内容是否对你有帮助?
有帮助
没帮助

相关·内容

飞速搞定数据分析与处理-day5-pandas入门教程(相关性与绘图)

数据关联性 寻找关系 Pandas模块一个重要方面是corr()方法。corr()方法计算你数据集中每一之间关系。本页中例子使用了一个CSV文件,名为:'data.csv'。...()方法忽略了 "非数字 "。...结果解释 corr()方法结果是一个有很多数字表格,表示两之间关系有多好。这个数字从-1到1不等。...1意味着存在1比1关系(完美的相关性),对于这个数据集,每当第一数值上升时,另一也会上升。 0.9也是一个很好关系,如果你增加一个值,另一个值可能也会增加。...完美的关联性: 我们可以看到 "持续时间 "和 "持续时间 "得到数字是1.000000,这很有意义,每一总是与自己有完美的关系。

17410

机器学习算法竞赛实战-特征工程

特征工程介于数据和算法之间,常见特征工程分为: 数据预处理 特征转换 特征提取 特征选择 数据预处理 缺失处处理 缺失值表现为NaN,NA,None,还有其他用于表示数值缺失特殊数值。...:通过gc.collect来释放内存 数值类型优化:将pandas读取数据转成numpy数组;使用不同数值类型,比如float16,float32,float64等 # 使用np.iinfo查看每个...数值相关统计特征 特征之间交叉组合 类别特征和数值特征交叉组合 按行统计相关特征 时间特征 将给定时间戳属性转成年月日时分秒等单个属性;还可以构造时间差等 多值特征 某包含多个属性情况,这就是多值特征...主要方法: 基于先验特征关联性分析 基于后验特征重要性分析 特征关联性分析 特征关联性分析是使用统计量来为特征之间相关性进行评分;按照分数高低来进行排序,选择部分特征。...关联性分析通常是针对单个变量,忽略了变量和变量之间关系。

46230

特征选择:11 种特征选择策略总结

/automobile.csv'df = pd.read_csv(data) df.sample(5) 该数据包含 202 行和 26 ——每行代表一个汽车实例,每代表其特征和相应价格。...如果您知道某个特定将不会被使用,请随时将其删除。在我们数据中,没有一有这样问题所以,我在此步骤中不删除任何。...删除具有缺失值 缺失值在机器学习中是不可接受,因此我们会采用不同策略来清理缺失数据(例如插补)。但是如果中缺少大量数据,那么完全删除它是非常好方法。...分类变量 与数值特征类似,也可以检查分类变量之间共线性。诸如独立性卡方检验之类统计检验非常适合它。 让我们检查一下数据集中两个分类——燃料类型和车身风格——是独立还是相关。...p 值 <0.05,因此我们可以拒绝特征之间没有关联原假设,即两个特征之间存在统计上显着关系。 由于这两个特征之间存在关联,我们可以选择删除其中一个。

95630

特征选择:11 种特征选择策略总结!

/automobile.csv'df = pd.read_csv(data) df.sample(5) 该数据包含 202 行和 26 ——每行代表一个汽车实例,每代表其特征和相应价格。...如果您知道某个特定将不会被使用,请随时将其删除。在我们数据中,没有一有这样问题所以,我在此步骤中不删除任何。...2.删除具有缺失值 缺失值在机器学习中是不可接受,因此我们会采用不同策略来清理缺失数据(例如插补)。但是如果中缺少大量数据,那么完全删除它是非常好方法。...分类变量 与数值特征类似,也可以检查分类变量之间共线性。诸如独立性卡方检验之类统计检验非常适合它。 让我们检查一下数据集中两个分类——燃料类型和车身风格——是独立还是相关。...p 值 <0.05,因此我们可以拒绝特征之间没有关联原假设,即两个特征之间存在统计上显着关系。 由于这两个特征之间存在关联,我们可以选择删除其中一个。

1.3K40

特征选择:11 种特征选择策略总结

/automobile.csv' df = pd.read_csv(data) df.sample(5) 该数据包含 202 行和 26 ——每行代表一个汽车实例,每代表其特征和相应价格。...如果您知道某个特定将不会被使用,请随时将其删除。在我们数据中,没有一有这样问题所以,我在此步骤中不删除任何。...删除具有缺失值 缺失值在机器学习中是不可接受,因此我们会采用不同策略来清理缺失数据(例如插补)。但是如果中缺少大量数据,那么完全删除它是非常好方法。...分类变量 与数值特征类似,也可以检查分类变量之间共线性。诸如独立性卡方检验之类统计检验非常适合它。 让我们检查一下数据集中两个分类——燃料类型和车身风格——是独立还是相关。...p 值 <0.05,因此我们可以拒绝特征之间没有关联原假设,即两个特征之间存在统计上显着关系。 由于这两个特征之间存在关联,我们可以选择删除其中一个。

84430

决策树和相关性

在创建决策树时,我们要优先选取相关性更高特征。 计算相关性 corr( )函数 作用: 计算两数据相关性。corr是单词correlation缩写,是相关、关联意思。...import pandas 一组数据.corr(另一组数据) 注:数据需要是pandas库数据格式 corrl计算出相关性在-1到1之间,它能告诉我们两个信息: 数字表示相关性大小,前面的符号表示数据变化方向...这种时候,要把数值划分到不同范围中,根据数值范围进行分类。 数据排序 数据按某排序 sort_values()可以对数据排序,括号中填写列名就会把数据按照这一排序。...训练数据 训练数据既要有特征,又要有分类结果。 只有给人工智能包含特征和分类结果数据,它才能找到数据规律,创建出决策树。...训练数据既要有特征又要有分类结果,如果把分类结果从训练数据中取出来,只留下包含各种特征数据,它就可以用来测试人工智能创建决策树正确率。于是我们给它取了一个新名字,叫做测试数据

61430

机器学习实用指南:如何从数据可视化中发现数据规律?

地理数据可视化 因为数据集中包含了地理位置信息(经纬度),所以创建所有地区散点图来可视化数据是个好主意(如下图所示)。 这看起来有点像加州,但是很难看出任何规律。...总的来说,预测房价并不是使用一个简单规则就行。 2. 寻找关联性 因为数据集不是很大,我们可以使用 corr() 方法直接计算任意两个属性标准相关系数(也称皮尔逊相关系数)。...相关系数仅仅测量是线性相关性(如果 x 增大,y 也同样增大或减小),可能完全忽略非线性关系(例如,x 在 0 附近,y 会增大)。...另外一种检查不同属性特征之间相关系数方法是使用 Pandas scatter_matrix 函数。它将对每个数值属性与其它所有数值属性相关性进行作图。...rooms_per_household 属性也比 total_rooms 包含了更多信息——显然,房屋越大,价格就越高。 这一轮探索不一定要非常完备。

1.1K10

Scikit-Learn 与 TensorFlow 机器学习实用指南学习笔记 4 —— 数据探索与可视化

地理数据可视化 因为数据集中包含了地理位置信息(经纬度),所以创建所有地区散点图来可视化数据是个好主意(如下图所示)。...总的来说,预测房价并不是使用一个简单规则就行。 2. 寻找关联性 因为数据集不是很大,我们可以使用 corr() 方法直接计算任意两个属性标准相关系数(也称皮尔逊相关系数)。...相关系数仅仅测量是线性相关性(如果 x 增大,y 也同样增大或减小),可能完全忽略非线性关系(例如,x 在 0 附近,y 会增大)。...另外一种检查不同属性特征之间相关系数方法是使用 Pandas scatter_matrix 函数。它将对每个数值属性与其它所有数值属性相关性进行作图。...rooms_per_household 属性也比 total_rooms 包含了更多信息——显然,房屋越大,价格就越高。 这一轮探索不一定要非常完备。

40720

《python数据分析与挖掘实战》笔记第3章

是否出现从未设想过数据状态? 其中有没有什么明显规律和趋势? 各因素之间有什么样关联性?...遵循主要原则如下。 1) 各组之间必须是相互排斥。 2) 各组必须将所有的数据包含在内。 3) 各组组宽最好相等。...2.离中趋势度量 (1)极差 极差=最大值一最小值 极差对数据极端值非常敏感,并且忽略了位于最大值与最小值之间数据分布 情况。...四分位数间距,是上四分位数QU,与下四分位数QL之差,其间包含了全部观察值一 半。其值越大,说明数据变异程度越大;反之,说明变异程度越小。...,指定“日期”列为索引 data.corr() #相关系数矩阵,即给出了任意两款菜式之间相关系数 result1=data.corr()[u'百合酱蒸凤爪'] #只显示“百合酱蒸凤爪”与其他菜式相关系数

2.1K20

我用PythonSeaborn库,绘制了15个超好看图表!

柱状图 柱状图通常被用于表示分类变量,它只显示平均值(或其他参数值)。 为了使用这个图,为x轴选择一个分类(物种),为y轴选择一个数值(花瓣长度)。...热力图 热力图是数据二维可视化表示,使用颜色来显示变量值。 热力图经常用于显示数据集中各种变量关联关系,使用corr方法来实现。...从上图可以看出,每个物种在数据集中包含相同数量样本。 11. 分簇散点图 分簇散点图和条形图挺相似的。 不同之处在于,这些点会重叠出现,这样有助于更好地表示值分布情况。...特征图 特征图可视化了数据集中变量之间两两关系。 创建了一个坐标轴网格,将所有数值数据点将在彼此之间创建一个图,在x轴上具有单列,y轴上具有单行。...对角线图是单变量分布图,它绘制了每数据边际分布。

53030

klib,一个加速数据清洗神器!

klib可视化数据 -klib.cat_plot(df) # 展示分类特征数量和频率 -klib.corr_mat(df) # 相关性矩阵 -klib.corr_plot(df) # 热力图,适用于展示相关性...-klib.corr_interactive_plot(df, split="neg").show() # 交互式相关性图表 -klib.dist_plot(df) # 每个数值特征分布 -klib.missingval_plot...基于plotly构建交互式相关性图表, klib.corr_interactive_plot(df, annot=False, figsize=(20,17)) klib清洗数据 主要包含如下函数,...-klib.data_cleaning(df) # 执行数据清洗(删除重复项和空行/,调整数据类型等) -klib.clean_column_names(df) # 清理和标准化列名,也在 data_cleaning...() 中调用 -klib.convert_datatypes(df) # 将现有数据转换为更高效数据类型,也在 data_cleaning() 中调用 -klib.drop_missing(df)

11810

特征工程之特征关联

【读取数据】 由于原数据没有字段名,那么我们这里通过pandas读取原数据,在name处设置每参数,那么我们便可以对每一方便操作!...在这里,我们看到了每一数据直方分布图,为什么要绘制图? 我们在这里绘制图形目的是,查看数据离散程度,判定数据是连续性,还是离散,还是二分类等。...从大到小排序提取出上述定义continuous_cols相关与price关联程度 # 从大到小排序提取出上述定义continuous_cols相关与price关联程度 # continuous_cols...前面定义了,看前面,提取与price行,特定v数据,并降序排序 degree_data = kc_train.corr()['price'][continuous_cols].sort_values...到这里,连续数据关联程度分析完毕!

1.4K20

klib,一个加速数据清洗神器!

klib提供了一系列非常易于应用函数,具有合理默认值,几乎可以用在任何DataFrame上,用于评估数据质量、获得灵感、执行数据清洗和可视化,从而更轻便、更高效处理Python Pandas DataFrame...klib可视化数据 -klib.cat_plot(df) # 展示分类特征数量和频率 -klib.corr_mat(df) # 相关性矩阵 -klib.corr_plot(df) # 热力图,适用于展示相关性...-klib.corr_interactive_plot(df, split="neg").show() # 交互式相关性图表 -klib.dist_plot(df) # 每个数值特征分布 -klib.missingval_plot...基于plotly构建交互式相关性图表, klib.corr_interactive_plot(df, annot=False, figsize=(20,17)) klib清洗数据 主要包含如下函数,...-klib.data_cleaning(df) # 执行数据清洗(删除重复项和空行/,调整数据类型等) -klib.clean_column_names(df) # 清理和标准化列名,也在 data_cleaning

18210

分享几个 Python 数据可视化探索实例(文末送书)

用户通过探索图(Exploratory Graph)可以了解数据特性、寻找数据趋势、降低数据理解门槛。...,这份数据总共包含 30 万笔数据,3 个栏位:SCHL ( 学历,School Level)、 PINCP ( 收入,Income) 和 ESR ( 工作状态,Work Status)。...波士顿房屋数据集(Boston House Price Dataset)包含有关波士顿地区房屋信息, 包 506 个数据样本和 13 个特征维度。...# compute pearson correlation corr = df.corr() # draw heatmap import seaborn as sns corr = df.corr...RM 与房价关联度偏向红色,为正向关系;LSTAT、PTRATIO 与房价关联度偏向深蓝, 为负向关系;CRIM、RAD、AGE 与房价关联度偏向白色,为没有关系。

40220

EDA 2023 年世界国家suicide rate排名

这段代码作用是创建一个渐变色表格,以更直观地展示数据统计信息。颜色深浅表示数值大小,通常在数据集较大时,这样可视化方式有助于快速识别数据分布和趋势。...,包含数据框中每个一些摘要统计信息。...plt.tight_layout() plt.show() num_cols = df.select_dtypes(include=[‘float64’, ‘int64’]).columns.to_list(): 选择数据集中数值...ndf = df[num_cols].corr(): 创建一个包含数值之间相关系数相关性矩阵。 plt.figure(figsize=(8,6)): 设置图表大小为8x6英寸。...结果会生成一个新数据框,包含了df中所有以及iso_map中’ISO_alpha’。on='Country’表示连接键是’Country’

14710

Python分析成长之路9

1.Series:Series是一种一维数组型对象,它包含一个值序列,并含有数据标签。...="p" 11 ser2.index.name = 'state' 12 print(ser2) View Code 2.DataFrame:表示是矩阵数据表,它包含已排序集合,每一个可以是不同值类型...DataFrame既有行索引又有索引。最常用就是利用包含等长度列表或numpy数据字典来形成DataFrame ? ?...axis:表示要操作轴,inplace:表示操作是否对原数据生效 2.描述性统计分析     描述性统计是用来概括、表述事物整体状况,以及事物间关联、类属关系统计方法。...1.数值型特征描述性统计     数值型特征描述性统计主要包括了计算数值数据完整情况、最小值、均值、中位数、最大值、四分位数、极差、标准差、方差、协方差和变异系数。

2.1K11

【文末送书】对于入门Python数据分析和数据可视化,我想推荐一下这本书!

图表能够清楚地呈现数据性质, 以及数据间或属性间关系,可以轻易地让人看图释义。用户通过探索图(Exploratory Graph)可以了解数据特性、寻找数据趋势、降低数据理解门槛。...,这份数据总共包含 30 万笔数据,3 个栏位:SCHL ( 学历,School Level)、 PINCP ( 收入,Income) 和 ESR ( 工作状态,Work Status)。...波士顿房屋数据集(Boston House Price Dataset)包含有关波士顿地区房屋信息, 包 506 个数据样本和 13 个特征维度。...# compute pearson correlation corr = df.corr() # draw heatmap import seaborn as sns corr = df.corr...RM 与房价关联度偏向红色,为正向关系;LSTAT、PTRATIO 与房价关联度偏向深蓝, 为负向关系;CRIM、RAD、AGE 与房价关联度偏向白色,为没有关系。

34230

评分卡应用 - 利用Toad进行有监督分箱(卡方分箱决策树分箱)

输出每特征统计性特征和其他信息,主要信息包括:缺失值、unique values、数值变量平均值、离散值变量众数。...数值型变量和离散型变量有若干个,部分离散型变量unique values较多,有10多个甚至84个:离散型变量unique。...,来对比和计算其关联程度,计算公式如下: 其中Distribution Good(i)表示i分组命中白样本占比,如果用#good(i)表示i分组命中样本数,#good(T)表示所有的白样本总量,...由于分箱时使用了类信息, 因此区间边界更有可能定义在有帮助于提高分类准确率地方。 4.3 toad调用函数 toad分箱功能支持数值数据和离散型分箱,默认分箱方法使用 卡方分箱。...target:目标数据(非列名) exclude: 不需要被WOE转化 注意:会转化所有,包括未被分箱transform,通过 ‘exclude’ 删去不要WOE转化,特别是target

3K20
领券