现有是否喝酒(0和1表示)和特征数据 如何进行特征数据的处理 判断其与是否喝酒的相关性给出代码
时间: 2024-03-02 11:50:39 浏览: 15
以下是一个简单的 Python 代码示例,用于数据处理和相关性分析:
```python
import pandas as pd
import numpy as np
from scipy.stats import pearsonr, chi2_contingency
# 读取数据
data = pd.read_csv('data.csv')
# 分离目标变量和自变量
X = data.drop('drinker', axis=1)
y = data['drinker']
# 处理缺失值
X.fillna(X.mean(), inplace=True)
# 处理分类变量
X = pd.get_dummies(X, columns=['gender', 'education'])
# 计算相关系数和卡方值
corr = {}
for col in X.columns:
if X[col].dtype == 'float64':
corr[col] = pearsonr(X[col], y)[0]
else:
chi2, p, dof, expected = chi2_contingency(pd.crosstab(X[col], y))
corr[col] = np.sqrt(chi2 / (chi2 + dof))
# 输出相关性结果
for col, c in corr.items():
print(col, c)
```
在这个示例中,我们首先使用 Pandas 读取数据,然后使用 `drop()` 方法分离出目标变量和自变量。接着,我们使用 `fillna()` 方法处理缺失值,使用 `get_dummies()` 方法处理分类变量。最后,我们分别计算连续型自变量和分类自变量与目标变量的相关系数或卡方值,并输出结果。
需要注意的是,这只是一个简单的示例代码,实际数据处理和相关性分析可能需要更多的步骤和技巧。