#第 2步：计算 表NotFraud 的相关性 # 这里计算 除 fraud列 的剩余7列的相关性 corr_Fraud = Fraud.loc[:, Fraud.columns != 'fraud'].corr() # 查看计算结果 corr_Fraud

你可以使用 `corr()` 方法来计算相关性，如下所示：

# 计算表Fraud的相关性
corr_Fraud = Fraud.loc[:, Fraud.columns != 'fraud'].corr()
print(corr_Fraud)

这将计算 `Fraud` 表中除 `fraud` 列以外的所有列（即剩余的七列）两两之间的相关性，并存储在 `corr_Fraud` 中。使用 `loc[]` 方法可以按标签选取行或列， `[:, Fraud.columns != 'fraud']` 表示选取所有行，并且选取除 `fraud` 列以外的所有列。最后使用 `print()` 函数输出相关性矩阵。

相关问题

#计算 表NotFraud 的相关性 # 这里计算 除 fraud列 的剩余7列的相关性，因为 fraud是标签不算特征 corr_NotFraud = ??? # 查看计算结果 corr_NotFraud

为了计算表NotFraud的相关性，需要先读取该表并删除"fraud"列，然后计算剩余7列之间的相关性。

可以使用pandas库来实现：

import pandas as pd

# 读取表NotFraud
df_not_fraud = pd.read_csv("NotFraud.csv")

# 删除fraud列
df_not_fraud = df_not_fraud.drop(columns=["fraud"])

# 计算相关性
corr_NotFraud = df_not_fraud.corr()

# 打印计算结果
print(corr_NotFraud)

这个代码会输出一个7x7的矩阵，表示表NotFraud中除了fraud列之外的7个特征两两之间的相关性。

# 这里计算 除 fraud列 的剩余7列的相关性，因为 fraud是标签不算特征 corr_NotFraud = ??? # 查看计算结果 corr_NotFraud

为了计算表NotFraud的相关性，需要先读取该表并删除"fraud"列，然后计算剩余7列之间的相关性。

可以使用pandas库来实现：

import pandas as pd

# 读取表NotFraud
df_not_fraud = pd.read_csv("NotFraud.csv")

# 删除fraud列
df_not_fraud = df_not_fraud.drop(columns=["fraud"])

# 计算相关性
corr_NotFraud = df_not_fraud.corr()

# 打印计算结果
print(corr_NotFraud)

这个代码会输出一个7x7的矩阵，表示表NotFraud中除了fraud列之外的7个特征两两之间的相关性。