correlation_matrix=numeric_df.corr()
时间: 2023-11-22 20:04:58 浏览: 36
这是一段代码,它计算了一个数据框中所有数值列的相关系数矩阵,并将结果存储在变量 correlation_matrix 中。这个矩阵可以用来分析变量之间的线性关系,其值的范围在-1到1之间,值越接近于1表示两个变量之间的正相关性越强,值越接近于-1表示两个变量之间的负相关性越强,值为0表示两个变量之间没有线性关系。
相关问题
numeric_df=diabetes.select_dtypes(include='number') correlation_matrix=numeric_df.corr()什么意思
这段代码是针对糖尿病数据集(diabetes)的,目的是计算数据集中所有数值型变量之间的相关系数矩阵。
`diabetes.select_dtypes(include='number')` 选择了数据集中所有数值型变量的子集,返回一个新的数据集,这个新的数据集只包含数值型变量,这些变量的数据类型可以是整数、浮点数等。
`numeric_df.corr()` 对于上一步中得到的新的数据集,计算其中所有变量之间的相关系数,返回一个相关系数矩阵。相关系数矩阵展示了变量之间的线性相关性程度,取值范围从 -1 到 1,0 表示两个变量之间没有线性关系,1 表示两个变量完全正相关,-1 表示两个变量完全负相关。
risk_factor_df.fillna(0,inplace=True) risk_factor_df1 = str(risk_factor_df).strip() risk_factor_df1=risk_factor_df.replace("//","0") risk_factor_df1=risk_factor_df.replace("?","0") corr_matrix = risk_factor_df1.corr() corr_matrix corr_graph = px.imshow(corr_matrix, aspect="auto") corr_graph.show()转换为pyecharts
以下是将以上代码转换为 Pyecharts 的代码:
```
import pandas as pd
from pyecharts import options as opts
from pyecharts.charts import HeatMap
# 假设 risk_factor_df 是已经读入的 DataFrame 对象
risk_factor_df.fillna(0, inplace=True)
# 将 DataFrame 转换为字符串,并去除两端的空格
risk_factor_df1 = str(risk_factor_df).strip()
# 将字符串中的 "//" 和 "?" 替换成 0
risk_factor_df1 = risk_factor_df1.replace("//", "0")
risk_factor_df1 = risk_factor_df1.replace("?", "0")
# 将字符串转换为 DataFrame
risk_factor_df2 = pd.read_csv(pd.compat.StringIO(risk_factor_df1))
# 计算相关系数矩阵
corr_matrix = risk_factor_df2.corr()
# 将矩阵转换为列表
corr_matrix_list = corr_matrix.values.tolist()
# 绘制热力图
heatmap = HeatMap()
heatmap.add_xaxis(list(corr_matrix.columns))
heatmap.add_yaxis("", list(corr_matrix.index), corr_matrix_list)
heatmap.set_global_opts(
title_opts=opts.TitleOpts(title="Risk Factor Correlation Heatmap"),
visualmap_opts=opts.VisualMapOpts(is_show=True, min_=corr_matrix.min().min(), max_=corr_matrix.max().max())
)
heatmap.render("correlation_heatmap.html")
```
这里使用了 Pyecharts 的 `HeatMap` 组件来绘制相关性热力图。首先需要将 DataFrame 转换为字符串,并去除两端的空格,然后将字符串转换为 DataFrame,计算相关系数矩阵并将其转换为列表。在绘制热力图时,需要将列名作为 X 轴,行名作为 Y 轴,将相关系数列表作为值。同时,还需要设置热力图的标题和视觉映射范围等参数。最后将图表保存为 HTML 文件。