हम कॉलम के युग्मवार सहसंबंध की गणना करने के लिए pandas.DataFrame.corr का उपयोग कर सकते हैं, NULL मानों को छोड़कर। सहसंबंध गुणांक दो चरों के बीच रैखिक संबंध की ताकत को दर्शाता है। गुणांक -1 और 1 के बीच होता है।
पैंडास डेटाफ्रेम में दो संख्यात्मक कॉलम के बीच सहसंबंध प्राप्त करने के लिए, हम निम्नलिखिक चरण अपना सकते हैं:
- फिगर आकार सेट करें और सबप्लॉट्स के बीच और आसपास पैडिंग समायोजित करें।
- दो-आयामी, आकार-परिवर्तनीय, संभावित विषम सारणीबद्ध डेटा का पैंडास डेटाफ्रेम बनाएं।
- दोनों कॉलम के मानों की तुलना करें और col1.corr(col2) का उपयोग करके सहसंबंध गुणांक की गणना करें।
- कंसोल पर सहसंबंध गुणांक प्रिंट करें।
- फिगर प्रदर्शित करने के लिए show() मेथड का उपयोग करें।
उदाहरण
import pandas as pd
from matplotlib import pyplot as plt
plt.rcParams["figure.figsize"] = [7.00, 3.50]
plt.rcParams["figure.autolayout"] = True
df = pd.DataFrame({'lab': [1, 2, 3], 'value': [3, 4, 5]})
col1 = df['lab']
col2 = df['value']
plt.plot(col1, col2)
print("The correlation coefficient is: ", col1.corr(col2))
plt.show()
आउटपुट
यह निम्नलिखिक आउटपुट उत्पन्न करेगा:
The correlation coefficient is: 1.0
यहां, सहसंबंध गुणांक 1.0 है जो पूर्ण सहसंबंध दर्शाता है। इसलिए, हमें एक सीधी रेखा मिलती है क्योंकि सभी बिंदु एक सीधी रेखा पर स्थित हैं।
