用熊猫绘制相关矩阵

我有一个具有大量特征的数据集，因此分析相关矩阵变得非常困难。我想绘制一个相关矩阵，我们使用dataframe.corr()函数从pandas库中获得。pandas库是否提供了任何内置函数来绘制这个矩阵?

当前回答

我认为有很多好的答案，但我把这个答案添加给那些需要处理特定列和显示不同情节的人。

import numpy as np
import seaborn as sns
import pandas as pd
from matplotlib import pyplot as plt

rs = np.random.RandomState(0)
df = pd.DataFrame(rs.rand(18, 18))
df= df.iloc[: , [3,4,5,6,7,8,9,10,11,12,13,14,17]].copy()
corr = df.corr()
plt.figure(figsize=(11,8))
sns.heatmap(corr, cmap="Greens",annot=True)
plt.show()

2022-01-16 04:23:21

其他回答

试试这个函数，它也会显示相关矩阵的变量名:

def plot_corr(df,size=10):
    """Function plots a graphical correlation matrix for each pair of columns in the dataframe.

    Input:
        df: pandas DataFrame
        size: vertical and horizontal size of the plot
    """

    corr = df.corr()
    fig, ax = plt.subplots(figsize=(size, size))
    ax.matshow(corr)
    plt.xticks(range(len(corr.columns)), corr.columns)
    plt.yticks(range(len(corr.columns)), corr.columns)

2015-07-13 13:10:12

可以使用matplotlib中的imshow()方法

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
plt.style.use('ggplot')

plt.imshow(X.corr(), cmap=plt.cm.Reds, interpolation='nearest')
plt.colorbar()
tick_marks = [i for i in range(len(X.columns))]
plt.xticks(tick_marks, X.columns, rotation='vertical')
plt.yticks(tick_marks, X.columns)
plt.show()

2018-06-28 16:02:41

令人惊讶的是，没有人提到功能更强、交互性更强、更容易使用的替代品。

A)你可以用plotly:

只要两行，你就得到: 互动, 光滑的规模, 颜色基于整个数据框架，而不是单个列，轴上的列名和行索引，放大, 平移, 内置一键保存为PNG格式的功能，自动伸缩, 比较悬停，气泡显示数值，热图看起来仍然很好，你可以看到价值观:

import plotly.express as px
fig = px.imshow(df.corr())
fig.show()

B)你也可以使用Bokeh:

所有相同的功能，只是有点麻烦。但如果你不想选择剧情，仍然想要所有这些东西，这仍然是值得的:

from bokeh.plotting import figure, show, output_notebook
from bokeh.models import ColumnDataSource, LinearColorMapper
from bokeh.transform import transform
output_notebook()
colors = ['#d7191c', '#fdae61', '#ffffbf', '#a6d96a', '#1a9641']
TOOLS = "hover,save,pan,box_zoom,reset,wheel_zoom"
data = df.corr().stack().rename("value").reset_index()
p = figure(x_range=list(df.columns), y_range=list(df.index), tools=TOOLS, toolbar_location='below',
           tooltips=[('Row, Column', '@level_0 x @level_1'), ('value', '@value')], height = 500, width = 500)

p.rect(x="level_1", y="level_0", width=1, height=1,
       source=data,
       fill_color={'field': 'value', 'transform': LinearColorMapper(palette=colors, low=data.value.min(), high=data.value.max())},
       line_color=None)
color_bar = ColorBar(color_mapper=LinearColorMapper(palette=colors, low=data.value.min(), high=data.value.max()), major_label_text_font_size="7px",
                     ticker=BasicTicker(desired_num_ticks=len(colors)),
                     formatter=PrintfTickFormatter(format="%f"),
                     label_standoff=6, border_line_color=None, location=(0, 0))
p.add_layout(color_bar, 'right')

show(p)

2020-11-26 00:22:00

corrmatrix = df.corr()
corrmatrix *= np.tri(*corrmatrix.values.shape, k=-1).T
corrmatrix = corrmatrix.stack().sort_values(ascending = False).reset_index()
corrmatrix.columns = ['Признак 1', 'Признак 2', 'Корреляция']
corrmatrix[(corrmatrix['Корреляция'] >= 0.7) + (corrmatrix['Корреляция'] <= -0.7)]
drop_columns = corrmatrix[(corrmatrix['Корреляция'] >= 0.82) + (corrmatrix['Корреляция'] <= -0.7)]['Признак 2']
df.drop(drop_columns, axis=1, inplace=True)
corrmatrix[(corrmatrix['Корреляция'] >= 0.7) + (corrmatrix['Корреляция'] <= -0.7)]

2021-11-11 18:45:58

形成相关矩阵，在我的情况下，zdf是我需要执行相关矩阵的数据框架。

corrMatrix =zdf.corr()
corrMatrix.to_csv('sm_zscaled_correlation_matrix.csv');
html = corrMatrix.style.background_gradient(cmap='RdBu').set_precision(2).render()

# Writing the output to a html file.
with open('test.html', 'w') as f:
   print('<!DOCTYPE html><html lang="en"><head><meta charset="UTF-8"><meta name="viewport" content="width=device-widthinitial-scale=1.0"><title>Document</title></head><style>table{word-break: break-all;}</style><body>' + html+'</body></html>', file=f)

然后我们可以截屏。或者将HTML转换为图像文件。

2020-03-05 04:56:26

用熊猫绘制相关矩阵

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