PYTHON КОРРЕЛЯЦИЯ PANDAS

Корреляция является одним из важнейших статистических показателей, который определяет насколько две или более переменных связаны друг с другом. В Python для работы с корреляцией данных применяется модуль Pandas. Он позволяет удобно и быстро анализировать корреляционные данные в Python.

import pandas as pd
data = pd.read_csv('file.csv')
corr = data.corr()
print(corr)

В данном примере мы загружаем данные из файла 'file.csv' и вычисляем матрицу корреляции при помощи метода corr(). Далее мы выводим полученную матрицу.

Существует несколько типов коэффициентов корреляции, в том числе коэффициент Пирсона, коэффициент Спирмена и коэффициент Кендалла. Коэффициент Пирсона — наиболее распространенный, и используется для определения линейной связи между двумя переменными.

import pandas as pd
data = pd.read_csv('file.csv')
corr = data['column1'].corr(data['column2'], method='pearson')
print(corr)

Этот пример демонстрирует, как вычислить коэффициент корреляции Пирсона между двумя столбцами 'column1' и 'column2' в файле 'file.csv'.

Можно отобразить матрицу корреляции в виде графика при помощи библиотеки Seaborn:

import pandas as pd
import seaborn as sns
data = pd.read_csv('file.csv')
corr = data.corr()
sns.heatmap(corr, xticklabels=corr.columns, yticklabels=corr.columns)

Этот код позволит получить карту корреляции, которая графически отображает насколько одна переменная коррелирует с другой переменной в матрице корреляции.