Enfin, passons à la dernière méthode de cette section appelée .corr(). Elle aide beaucoup à trouver la relation entre les données numériques. Imaginez que vous avez un ensemble de données sur les maisons :

Examinons la sortie de data.corr() dans notre cas :

Alors, faisons-le étape par étape : Vous avez des valeurs verticales et horizontales ; chaque paire se chevauche. Dans chaque chevauchement, nous pouvons recevoir une valeur de -1 à 1.

• 1 signifie que deux valeurs dépendent l'une de l'autre de manière directement proportionnelle (si une valeur augmente, l'autre augmente aussi);
• -1 signifie que deux valeurs dépendent l'une de l'autre de manière inversement proportionnelle (si une valeur augmente, l'autre diminue);
• 0 signifie que les deux valeurs dépendantes ne sont pas proportionnelles.

Remarque

Si le jeu de données contient des colonnes non numériques, comme dans le jeu de données cars.csv utilisé dans la tâche, vous devez définir l'argument numeric_only=True pour calculer la corrélation en utilisant uniquement les colonnes numériques.