Trouver la Corrélation
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 le résultat 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 une valeur augmente, l'autre augmente également) ;
- -1 signifie que les 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.
Si le jeu de données contient des colonnes non numériques, comme dans le jeu de données cars.csv utilisé dans la tâche, il est recommandé de définir l’argument numeric_only=True afin de calculer la corrélation uniquement à partir des colonnes numériques.
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Vous terminerez cette section par une tâche simple : appliquer la fonction .corr() au jeu de données. Ensuite, essayez d'analyser les valeurs obtenues.
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- 1 signifie que les deux valeurs dépendent l'une de l'autre de manière directement proportionnelle (si une valeur augmente, l'autre augmente également) ;
- -1 signifie que les 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.
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