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

Abschließend betrachten wir die letzte Methode in diesem Abschnitt, genannt `.corr()`. Sie ist äußerst hilfreich, um Zusammenhänge zwischen numerischen Daten zu erkennen. Stellen Sie sich vor, Sie verfügen über einen Datensatz zu Häusern:

Untersuchen wir die Ausgabe von `data.corr()` in unserem Fall:

Gehen wir dies Schritt für Schritt durch:
Es gibt vertikale und horizontale Werte; jedes Paar überschneidet sich. In jeder Überschneidung kann ein Wert von -1 bis 1 auftreten.
- **1** bedeutet, dass zwei Werte direkt proportional voneinander abhängen (wenn ein Wert steigt, steigt der andere ebenfalls);
- **-1** bedeutet, dass zwei Werte umgekehrt proportional voneinander abhängen (wenn ein Wert steigt, sinkt der andere);
- **0** bedeutet, dass die beiden abhängigen Werte nicht proportional zueinander sind.

Wenn der Datensatz **nicht-numerische Spalten** enthält, wie im `cars.csv`-Datensatz, der in der Aufgabe verwendet wird, sollte das Argument `numeric_only=True` gesetzt werden, um die Korrelation nur mit den numerischen Spalten zu berechnen.

Hinweis

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

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