对titanic数据进行相关性分析 使用协方差方法计算属性Age与Fare的相关性。 使用pearson相关系数方法计算属性Age与Fare的相关性。 将这两个属性的相关性进行可视化展示。
时间: 2024-05-02 08:23:14 浏览: 8
好的,针对您的问题,我会对titanic数据进行相关性分析。使用协方差方法计算属性Age与Fare的相关性,可以通过以下代码实现:
```
import pandas as pd
# 读取titanic数据
df = pd.read_csv('titanic.csv')
# 计算Age和Fare的协方差
covariance = df['Age'].cov(df['Fare'])
print("Age和Fare的协方差为:", covariance)
```
使用pearson相关系数方法计算属性Age与Fare的相关性,可以通过以下代码实现:
```
import pandas as pd
# 读取titanic数据
df = pd.read_csv('titanic.csv')
# 计算Age和Fare的pearson相关系数
correlation = df['Age'].corr(df['Fare'], method='pearson')
print("Age和Fare的pearson相关系数为:", correlation)
```
将这两个属性的相关性进行可视化展示,可以通过以下代码实现:
```
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
# 读取titanic数据
df = pd.read_csv('titanic.csv')
# 创建散点图展示Age和Fare之间的关系
plt.scatter(df['Age'], df['Fare'])
plt.xlabel('Age')
plt.ylabel('Fare')
plt.show()
```
执行完以上代码后,即可通过散点图展示两个属性的相关性。