Summary  
Demonstrates how to calculate a pairwise correlation matrix for numerical columns in a DataFrame using the .corr() method and how to interpret its values from –1 to 1.  

General domain of usage  
Real estate data analysis

Til sidst går vi videre til den sidste metode i dette afsnit kaldet `.corr()`. Den er meget nyttig til at finde sammenhængen mellem numeriske data. Forestil dig, at du har et datasæt om huse:

Lad os undersøge outputtet af `data.corr()` i vores tilfælde:

Lad os derfor gennemgå det trin for trin:
Du har lodrette og vandrette værdier; hvert par overlapper hinanden. I hvert overlap kan vi få en værdi fra -1 til 1. 
- **1** betyder, at to værdier afhænger af hinanden på en direkte proportional måde (hvis én værdi stiger, stiger den anden også);
- **-1** betyder, at to værdier afhænger af hinanden på en omvendt proportional måde (hvis én værdi stiger, falder den anden);
- **0** betyder, at de to afhængige værdier ikke er proportionale.

Hvis datasættet indeholder **ikke-numeriske kolonner**, såsom i `cars.csv` datasættet brugt i opgaven, bør argumentet `numeric_only=True` angives for kun at beregne korrelationen ved brug af de numeriske kolonner.

Bemærk

import unittest
import pandas as pd
import io
import sys


def _dynamic_test(test_case, condition, success_msg, failure_msg):
    if condition:
        test_case._testMethodName = success_msg
        test_case.assertTrue(True, success_msg)
    else:
        test_case._testMethodName = failure_msg
        test_case.fail(failure_msg)


def frames_equal(df1, df2):
    """ÐÐµÑÐµÐ²ÑÑÑÑ ÑÑÐ²Ð½ÑÑÑÑ DataFrame Ð· ÑÑÐ°ÑÑÐ²Ð°Ð½Ð½ÑÐ¼ Ð¿Ð¾ÑÑÐ´ÐºÑ ÐºÐ¾Ð»Ð¾Ð½Ð¾Ðº (Ð´Ð»Ñ ÐºÐ¾ÑÐµÐ»ÑÑÑÐ¹ ÑÐµ Ð²Ð°Ð¶Ð»Ð¸Ð²Ð¾)."""
    try:
        return df1.equals(df2)
    except Exception:
        return False


class TestCorrelation(unittest.TestCase):
    def test_corr_applied(self):
        """
        1. Apply the .corr() function to the dataset with numeric_only=True.
        """
        import user_code

        # Ð·Ð°Ð²Ð°Ð½ÑÐ°Ð¶ÑÑÐ¼Ð¾ Ð¾ÑÐ¸Ð³ÑÐ½Ð°Ð»ÑÐ½Ñ Ð´Ð°Ð½Ñ
        df = pd.read_csv(
            "https://codefinity-content-media.s3.eu-west-1.amazonaws.com/4bf24830-59ba-4418-969b-aaf8117d522e/cars.csv",
            index_col=0,
        )
        ref_corr = df.corr(numeric_only=True)

        # ÐºÐ¾ÑÐ¸ÑÑÑÐ²Ð°Ñ Ð¼Ð¾Ð¶Ðµ Ð¾Ð´ÑÐ°Ð·Ñ Ð½Ð°Ð´ÑÑÐºÑÐ²Ð°ÑÐ¸ Ð°Ð±Ð¾ Ð·Ð±ÐµÑÐµÐ³ÑÐ¸ Ñ Ð·Ð¼ÑÐ½Ð½Ñ
        user_corr = None
        if hasattr(user_code, "data_corr"):
            user_corr = user_code.data_corr
        else:
            # Ð¿ÑÐ¾Ð±ÑÑÐ¼Ð¾ Ð²Ð¸ÐºÐ»Ð¸ÐºÐ°ÑÐ¸ Ð½Ð°Ð¿ÑÑÐ¼Ñ
            try:
                user_corr = user_code.data.corr(numeric_only=True)
            except Exception:
                user_corr = None

        condition = isinstance(user_corr, pd.DataFrame) and frames_equal(user_corr, ref_corr)
        _dynamic_test(
            self,
            condition,
            "The .corr() method is correctly applied to the dataset with numeric_only=True.",
            "The correlation matrix is incorrect or not created using .corr(numeric_only=True)."
        )


class TestOutput(unittest.TestCase):
    def test_output_print(self):
        """
        2. Output the correlation matrix.
        """
        import user_code
        captured_output = io.StringIO()
        sys.stdout = captured_output
        print(user_code.data.corr(numeric_only=True))
        sys.stdout = sys.__stdout__

        output_text = captured_output.getvalue().strip()
        condition = len(output_text) > 0
        _dynamic_test(
            self,
            condition,
            "The correlation matrix is printed successfully.",
            "The correlation matrix is not printed. Use print(data.corr(numeric_only=True))."
        )


if __name__ == "__main__":
    unittest.main()

test_code.py

Dette kursus indeholder mange nyttige funktioner for en kommende dataanalytiker. Du vil lære forskellige metoder til at udtrække data og endda sætte betingelser for dem. Herefter vil du blive fortrolig med metoder til gruppering af data. Du vil også lære, hvordan man forbehandler data. Hvert afsnit har sit eget datasæt, hvilket gør kurset engagerende.

Dette afsnit vil lære dig, hvordan du udtrækker specifikke kolonner ved hjælp af deres titler eller indekser. Du vil også blive introduceret til metoder til at udvælge rækker baseret på indekser.

Her vil du lære, hvordan du udtrækker data med specifikke betingelser. Du vil også lære, hvordan du kombinerer dem og endda opretter dine egne.

I dette afsnit udvider du din viden om at opstille forskellige datakriterier. Du lærer at kontrollere, om dine data er i en defineret liste af værdier eller mellem to værdier. Du lærer også, hvordan du finder de største og mindste værdier.

Dette afsnit er et af de mest fascinerende i kurset. Her lærer du, hvordan du kan gruppere data på forskellige måder. Det vil hjælpe dig som dataanalytiker med at finde information om specifikke datagrupper.

Dette afsnit er et af de mest betydningsfulde for en dataanalytiker, da det vil være umuligt at arbejde med data, hvis de indeholder manglende værdier eller er i et forkert format. Derfor vil du her lære, hvordan du håndterer sådanne uhensigtsmæssige værdier.

Finde Korrelationen

Løsning