Trovare la Correlazione
Infine, passiamo all'ultimo metodo di questa sezione chiamato .corr(). Questo metodo è molto utile per individuare la relazione tra dati numerici. Immagina di avere un dataset relativo alle case:
Esaminiamo l'output di data.corr() nel nostro caso:
Procediamo passo dopo passo: Sono presenti valori sia verticali che orizzontali; ogni coppia si sovrappone. In ogni sovrapposizione, possiamo ottenere un valore compreso tra -1 e 1.
- 1 indica che i due valori dipendono l'uno dall'altro in modo direttamente proporzionale (se un valore aumenta, anche l'altro aumenta);
- -1 indica che i due valori dipendono l'uno dall'altro in modo inversamente proporzionale (se un valore aumenta, l'altro diminuisce);
- 0 indica che i due valori dipendenti non sono proporzionali.
Se il dataset contiene colonne non numeriche, come nel dataset cars.csv utilizzato nell'esercizio, è necessario impostare l'argomento numeric_only=True per calcolare la correlazione utilizzando solo le colonne numeriche.
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Concluderai questa sezione con un compito semplice: applicare la funzione .corr() al dataset. Successivamente, prova ad analizzare i numeri ottenuti.
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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 indica che i due valori dipendono l'uno dall'altro in modo direttamente proporzionale (se un valore aumenta, anche l'altro aumenta);
- -1 indica che i due valori dipendono l'uno dall'altro in modo inversamente proporzionale (se un valore aumenta, l'altro diminuisce);
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