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 Datensatz `cars.csv`, 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

Dieser Kurs enthält zahlreiche nützliche Funktionen für angehende Data Analysts. Sie lernen verschiedene Methoden zur Extraktion von Daten kennen und können sogar Bedingungen darauf anwenden. Anschließend machen Sie sich mit Methoden zur Gruppierung von Daten vertraut. Außerdem erfahren Sie, wie Daten vorverarbeitet werden. Jeder Abschnitt verfügt über einen eigenen Datensatz, sodass der Kurs spannend bleibt.

In diesem Abschnitt lernen Sie, wie Sie bestimmte Spalten anhand ihrer Titel oder Indizes ausgeben. Außerdem machen Sie sich mit den Methoden zur Auswahl von Zeilen anhand von Indizes vertraut.

Hier lernen Sie, wie Sie Daten extrahieren, die bestimmte Bedingungen erfüllen. Außerdem erfahren Sie, wie Sie diese kombinieren und eigene Bedingungen erstellen.

In diesem Abschnitt erweitern Sie Ihr Wissen über das Festlegen verschiedener Datenbedingungen. Sie lernen, zu überprüfen, ob sich Ihre Daten in einer definierten Werteliste oder zwischen zwei Werten befinden. Außerdem erfahren Sie, wie Sie die größten und kleinsten Werte ermitteln.

Dieser Abschnitt gehört zu den faszinierendsten des Kurses. Hier lernen Sie, wie Daten auf verschiedene Arten gruppiert werden können. Dies unterstützt Sie als Datenanalyst dabei, Informationen über bestimmte Datengruppen zu ermitteln.

Dieser Abschnitt ist für Datenanalysten von großer Bedeutung, da eine fehlerhafte Formatierung oder fehlende Werte in den Daten die weitere Verarbeitung unmöglich machen. Hier wird vermittelt, wie mit solchen ungeeigneten Werten umzugehen ist.

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