Encontrando a Correlação
Por fim, vamos para o último método desta seção chamado .corr(). Ele é muito útil para encontrar a relação entre dados numéricos. Imagine que você possui um conjunto de dados sobre casas:
Vamos analisar o resultado do data.corr() no nosso caso:
Portanto, vamos fazer isso passo a passo: Você possui valores verticais e horizontais; cada par se sobrepõe. Em cada sobreposição, podemos obter um valor de -1 a 1.
- 1 indica que dois valores dependem um do outro de forma diretamente proporcional (se um valor aumenta, o outro também aumenta);
- -1 indica que dois valores dependem um do outro de forma inversamente proporcional (se um valor aumenta, o outro diminui);
- 0 indica que os dois valores dependentes não são proporcionais.
Se o conjunto de dados contiver colunas não numéricas, como no conjunto de dados cars.csv utilizado na tarefa, é necessário definir o argumento numeric_only=True para calcular a correlação utilizando apenas as colunas numéricas.
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Você encerrará esta seção com uma tarefa simples: aplicar a função .corr() ao conjunto de dados. Em seguida, tente analisar os números obtidos.
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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 que dois valores dependem um do outro de forma inversamente proporcional (se um valor aumenta, o outro diminui);
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