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

Til slutt skal vi se på den siste metoden i denne seksjonen, kalt `.corr()`. Denne er svært nyttig for å finne sammenhenger mellom numeriske data. Tenk deg at du har et datasett om hus:

La oss undersøke resultatet av `data.corr()` i vårt tilfelle:

La oss gå gjennom dette steg for steg:
Du har vertikale og horisontale verdier; hvert par overlapper. I hver overlapping kan vi få en verdi fra -1 til 1. 
- **1** betyr at to verdier avhenger av hverandre på en direkte proporsjonal måte (hvis én verdi øker, øker den andre også);
- **-1** betyr at to verdier avhenger av hverandre på en omvendt proporsjonal måte (hvis én verdi øker, minker den andre);
- **0** betyr at de to avhengige verdiene ikke er proporsjonale.

Hvis datasettet inneholder **ikke-numeriske kolonner**, slik som i `cars.csv`-datasettet brukt i oppgaven, bør argumentet `numeric_only=True` settes for å beregne korrelasjonen kun ved bruk av de numeriske kolonnene.

Merk

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

Dette kurset inneholder mange nyttige funksjoner for en fremtidig dataanalytiker. Du vil lære ulike metoder for å hente ut data og til og med sette betingelser på dem. Etter dette vil du bli kjent med metoder for å gruppere data. Du vil også lære hvordan du forhåndsbehandler data. Hver seksjon har sitt eget datasett, noe som gjør kurset engasjerende.

Denne delen vil lære deg hvordan du kan hente ut spesifikke kolonner ved hjelp av titler eller indekser. Du vil også bli kjent med ulike metoder for å velge rader basert på indekser.

Her vil du lære hvordan du kan hente ut data som oppfyller spesifikke betingelser. Du vil også lære hvordan du kan kombinere dem og til og med lage dine egne.

I denne delen vil du utvide kunnskapen din om å sette ulike datakriterier. Du vil lære å kontrollere om dataene dine finnes i en definert liste med verdier eller mellom to verdier. Du vil også lære hvordan du finner de største og minste verdiene.

Denne delen er en av de mest interessante i kurset. Her lærer du hvordan du kan gruppere data på ulike måter. Dette vil hjelpe deg som dataanalytiker med å finne informasjon om spesifikke datagrupper.

Denne delen er en av de viktigste for en dataanalytiker fordi det vil være umulig å arbeide med data dersom de inneholder manglende verdier eller feil format. Her vil du lære hvordan du håndterer slike upassende verdier.

Finne Korrelasjonen

Løsning

Awesome!

Finne Korrelasjonen

Løsning