Encontrar la Correlación
Finalmente, pasemos al último método de esta sección llamado .corr(). Es de gran utilidad para encontrar la relación entre datos numéricos. Imagina que tienes un conjunto de datos sobre casas:
Examinemos el resultado de data.corr() en nuestro caso:
Analicémoslo paso a paso: Se tienen valores verticales y horizontales; cada par se superpone. En cada superposición, se puede obtener un valor de -1 a 1.
- 1 significa que dos valores dependen entre sí de manera directamente proporcional (si un valor aumenta, el otro también aumenta);
- -1 significa que dos valores dependen entre sí de manera inversamente proporcional (si un valor aumenta, el otro disminuye);
- 0 significa que los dos valores dependientes no son proporcionales.
Si el conjunto de datos contiene columnas no numéricas, como en el conjunto de datos cars.csv utilizado en la tarea, se debe establecer el argumento numeric_only=True para calcular la correlación utilizando solo las columnas numéricas.
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Finalizarás esta sección con una tarea sencilla: aplicar la función .corr() al conjunto de datos. Luego, intenta analizar los números obtenidos.
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Can you explain what the correlation values in the table mean?
How do I interpret a negative correlation in this context?
What does it mean if the correlation is close to zero?
Awesome!
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- 1 significa que dos valores dependen entre sí de manera directamente proporcional (si un valor aumenta, el otro también aumenta);
- -1 significa que dos valores dependen entre sí de manera inversamente proporcional (si un valor aumenta, el otro disminuye);
- 0 significa que los dos valores dependientes no son proporcionales.
Si el conjunto de datos contiene columnas no numéricas, como en el conjunto de datos cars.csv utilizado en la tarea, se debe establecer el argumento numeric_only=True para calcular la correlación utilizando solo las columnas numéricas.
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