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

Enfin, passons à la dernière méthode de cette section appelée `.corr()`. Elle est très utile pour identifier la relation entre des données numériques. Imaginez que vous disposez d'un ensemble de données sur des maisons :

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

Procédons étape par étape :
Vous avez des valeurs verticales et horizontales ; chaque paire se recoupe. À chaque recoupement, on peut obtenir une valeur comprise entre -1 et 1.
- **1** signifie que les deux valeurs dépendent l'une de l'autre de manière directement proportionnelle (si l'une augmente, l'autre augmente également) ;
- **-1** signifie que les deux valeurs dépendent l'une de l'autre de manière inversement proportionnelle (si l'une augmente, l'autre diminue) ;
- **0** signifie que les deux valeurs dépendantes ne sont pas proportionnelles.

Si le jeu de données contient des **colonnes non numériques**, comme dans le jeu de données `cars.csv` utilisé dans la tâche, il convient de définir l’argument `numeric_only=True` afin de calculer la corrélation uniquement à partir des colonnes numériques.

Remarque

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

Ce cours contient de nombreuses fonctions utiles pour un futur analyste de données. Vous découvrirez différentes méthodes d'extraction des données et pourrez même définir des conditions sur celles-ci. Ensuite, vous vous familiariserez avec les méthodes de regroupement des données. Vous apprendrez également à prétraiter les données. Chaque section dispose de son propre ensemble de données, rendant le cours captivant.

Cette section vous apprendra à afficher des colonnes spécifiques par leurs titres ou indices. Vous découvrirez également les différentes méthodes de sélection des lignes par indices.

Ici, vous apprendrez à extraire des données répondant à des conditions spécifiques. Vous découvrirez également comment les combiner et même créer vos propres conditions.

Dans cette section, vous approfondirez vos connaissances sur la définition de différentes conditions de données. Vous apprendrez à vérifier si vos données figurent dans une liste de valeurs définies ou se situent entre deux valeurs. Vous découvrirez également comment identifier les valeurs les plus grandes et les plus petites.

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Cette section est l'une des plus importantes pour un analyste de données, car si les données contiennent des valeurs manquantes ou sont dans un format incorrect, il sera impossible de les exploiter. Ainsi, vous apprendrez ici comment traiter de telles valeurs inappropriées.

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