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[英]How to do Pearson correlation of selected columns of a Pandas data frame
[英]how to specify data on pearson correlation heatmap?
我有一個編碼的皮爾遜相關熱圖,但它顯示了我不需要的數據框中的數據。
有沒有辦法指定我想包括哪些列?
提前致謝
sb.heatmap(df['POPDEN', 'RoadsArea', 'MedianIncome', 'MedianPrice', 'PropertyCount', 'AvPTAI2015', 'PTAL'].corr(), annot=True, fmt='.2f')
---------------------------------------------------------------------------
TypeError Traceback (most recent call last)
<ipython-input-54-832fc3c86e3e> in <module>
----> 1 sb.heatmap(df['POPDEN', 'RoadsArea', 'MedianIncome', 'MedianPrice', 'PropertyCount', 'AvPTAI2015', 'PTAL'].corr(), annot=True, fmt='.2f')
TypeError: list indices must be integers or slices, not tuple
df.cov().round(3)
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TypeError Traceback (most recent call last)
<ipython-input-79-34a86e96b161> in <module>
----> 1 df.cov().round(3)
TypeError: cov() missing 1 required positional argument: 'self'
您可以在計算相關性之前過濾數據框
sns.heatmap(df[['POPDEN', 'RoadsArea', 'MedianIncome', 'MedianPrice', 'PropertyCount', 'AvPTAI2015', 'PTAL']].corr(), annot=True, fmt='.2f')
#對於多列選擇使用雙方括號。 我希望這會奏效
sb.heatmap(df[['POPDEN', 'RoadsArea', 'MedianIncome', 'MedianPrice', 'PropertyCount', 'AvPTAI2015', 'PTAL']].corr(), annot=True, fmt='.2f')
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