1、data.isnull().sum() 2、data.corr()['charges'].sort_values()
时间: 2023-06-17 08:08:31 浏览: 392
1. `data.isnull().sum()` 是一个 Pandas DataFrame 方法,用于计算每个列中缺失值的数量。如果 DataFrame 中有缺失值,则该方法将返回一个包含每列缺失值数量的 Series。
2. `data.corr()['charges'].sort_values()` 是一个 Pandas DataFrame 方法,用于计算 DataFrame 中每两个数值列之间的相关性。在这个例子中,我们计算了 `charges` 列与其他数值列之间的相关性,并按相关性的大小进行排序。结果是一个包含所有数值列与 `charges` 列相关性的 Series,从最小相关性的列到最大相关性的列排序。
相关问题
print(corr_values.sort_values(ascending=False))
这段代码是用来输出一个数据框(DataFrame)中各列之间的相关系数(correlation coefficient),并按照相关系数从大到小进行排序后输出。具体来说,corr_values 是一个数据框,sort_values() 是对其进行排序操作,而参数 ascending=False 表示按照降序排列(从大到小)。因此,该代码将输出一个按照相关系数从大到小排列的数据框。
raw_data.corr(method='pearson')
`raw_data.corr(method='pearson')` 是一个用于计算数据集中各个列之间的皮尔逊相关系数的方法。皮尔逊相关系数是一种衡量两个变量之间线性关系强度和方向的统计量。`method='pearson'` 表示使用皮尔逊相关系数进行计算。
这个方法将返回一个相关系数矩阵,其中包含了数据集中各个列两两之间的相关系数。矩阵的每个元素表示对应列之间的相关性,取值范围在 -1 到 1 之间。值为 1 表示两个变量完全正相关,值为 -1 表示两个变量完全负相关,值为 0 表示两个变量之间没有线性关系。
你可以使用 `raw_data.corr(method='pearson')` 来计算数据集中各个列之间的皮尔逊相关系数,并进一步分析它们之间的关系。
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