Calcular Covarianza y Correlación
Tarea
Swipe to start coding
Calcular la covarianza y la correlación entre las columnas 'Daily_Customer_Count'
y 'Items_Available'
utilizando la biblioteca numpy
.
Solución
99
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
import pandas as pd
import numpy as np
df = pd.read_csv('https://codefinity-content-media.s3.eu-west-1.amazonaws.com/a849660e-ddfa-4033-80a6-94a1b7772e23/update/Stores.csv')
# Calculate the covariance
cov = np.cov(df['Daily_Customer_Count'], df['Items_Available'])[0,1]
# Calculate the correlation
corr = np.corrcoef(df['Daily_Customer_Count'], df['Items_Available'])[0,1]
print("The covariance is", round(cov, 2))
print("The correlation is", round(corr, 2))
¿Todo estuvo claro?
¡Gracias por tus comentarios!
Sección 4. Capítulo 4
single
99
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
import pandas as pd
import numpy as np
df = pd.read_csv('https://codefinity-content-media.s3.eu-west-1.amazonaws.com/a849660e-ddfa-4033-80a6-94a1b7772e23/update/Stores.csv')
# Calculate the covariance
cov = np.___(df['Daily_Customer_Count'], df['___'])[0,1]
# Calculate the correlation
corr = ___(___)[0,1]
print("The covariance is", round(cov, 2))
print("The correlation is", round(corr, 2))
Pregunte a AI
Pregunte a AI
Pregunte lo que quiera o pruebe una de las preguntas sugeridas para comenzar nuestra charla