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Fortgeschrittene Techniken in Pandas
Fortgeschrittene Techniken in Pandas
Die Korrelation Finden
Schließlich kommen wir zur letzten Methode dieses Abschnitts, die .corr()
genannt wird. Sie hilft sehr dabei, die Beziehung zwischen numerischen Daten zu finden. Stellen Sie sich vor, Sie haben einen Datensatz über Häuser:
Lassen Sie uns das Ergebnis von data.corr()
in unserem Fall untersuchen:
Also, machen wir es Schritt für Schritt: Sie haben vertikale und horizontale Werte; jedes Paar überlappt sich. In jeder Überlappung können wir einen Wert von -1 bis 1 erhalten.
- 1 bedeutet, dass zwei Werte in direkter Proportionalität voneinander abhängen (wenn ein Wert steigt, steigt der andere ebenfalls);
- -1 bedeutet, dass zwei Werte in umgekehrter Proportionalität voneinander abhängen (wenn ein Wert steigt, sinkt der andere);
- 0 bedeutet, dass die beiden abhängigen Werte nicht proportional sind.
Hinweis
Wenn der Datensatz nicht-numerische Spalten enthält, wie im Datensatz
cars.csv
, der in der Aufgabe verwendet wird, sollten Sie das Argumentnumeric_only=True
setzen, um die Korrelation nur mit den numerischen Spalten zu berechnen.
Swipe to start coding
Sie beenden diesen Abschnitt mit einer mühelosen Aufgabe: Wenden Sie die .corr()
-Funktion auf den Datensatz an. Versuchen Sie dann, die erhaltenen Zahlen zu analysieren.
Lösung
Danke für Ihr Feedback!
Die Korrelation Finden
Schließlich kommen wir zur letzten Methode dieses Abschnitts, die .corr()
genannt wird. Sie hilft sehr dabei, die Beziehung zwischen numerischen Daten zu finden. Stellen Sie sich vor, Sie haben einen Datensatz über Häuser:
Lassen Sie uns das Ergebnis von data.corr()
in unserem Fall untersuchen:
Also, machen wir es Schritt für Schritt: Sie haben vertikale und horizontale Werte; jedes Paar überlappt sich. In jeder Überlappung können wir einen Wert von -1 bis 1 erhalten.
- 1 bedeutet, dass zwei Werte in direkter Proportionalität voneinander abhängen (wenn ein Wert steigt, steigt der andere ebenfalls);
- -1 bedeutet, dass zwei Werte in umgekehrter Proportionalität voneinander abhängen (wenn ein Wert steigt, sinkt der andere);
- 0 bedeutet, dass die beiden abhängigen Werte nicht proportional sind.
Hinweis
Wenn der Datensatz nicht-numerische Spalten enthält, wie im Datensatz
cars.csv
, der in der Aufgabe verwendet wird, sollten Sie das Argumentnumeric_only=True
setzen, um die Korrelation nur mit den numerischen Spalten zu berechnen.
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Sie beenden diesen Abschnitt mit einer mühelosen Aufgabe: Wenden Sie die .corr()
-Funktion auf den Datensatz an. Versuchen Sie dann, die erhaltenen Zahlen zu analysieren.
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