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
请检查下面可读的代码
import numpy as np
import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt
plt.figure(figsize=(36, 26))
heatmap = sns.heatmap(df.corr(), vmin=-1, vmax=1, annot=True)
heatmap.set_title('Correlation Heatmap', fontdict={'fontsize':12}, pad=12)```
[1]: https://i.stack.imgur.com/I5SeR.png
其他回答
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。
当处理大量特征之间的相关性时,我发现将相关特征聚类在一起很有用。这可以用seaborn clustermap图来完成。
import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt
g = sns.clustermap(df.corr(),
method = 'complete',
cmap = 'RdBu',
annot = True,
annot_kws = {'size': 8})
plt.setp(g.ax_heatmap.get_xticklabels(), rotation=60);
clustermap函数使用层次聚类将相关特征排列在一起并生成树状树状图。
在这个图中有两个值得注意的集群:
Y_des和dew.point_des Irradiance, y_seasonal和dew.point_seasonal
FWIW的气象数据,以产生这一数字可以访问与这木星笔记本。
Seaborn的热图版本:
import seaborn as sns
corr = dataframe.corr()
sns.heatmap(corr,
xticklabels=corr.columns.values,
yticklabels=corr.columns.values)
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)]
除了其他方法,还有对图也很好,它将给出所有情况下的散点图
import pandas as pd
import numpy as np
import seaborn as sns
rs = np.random.RandomState(0)
df = pd.DataFrame(rs.rand(10, 10))
sns.pairplot(df)
推荐文章
- 证书验证失败:无法获得本地颁发者证书
- 当使用pip3安装包时,“Python中的ssl模块不可用”
- 无法切换Python与pyenv
- Python if not == vs if !=
- 如何从scikit-learn决策树中提取决策规则?
- 为什么在Mac OS X v10.9 (Mavericks)的终端中apt-get功能不起作用?
- 将旋转的xtick标签与各自的xtick对齐
- 为什么元组可以包含可变项?
- 如何合并字典的字典?
- 如何创建类属性?
- 不区分大小写的“in”
- 在Python中获取迭代器中的元素个数
- 解析日期字符串并更改格式
- 使用try和。Python中的if
- 如何在Python中获得所有直接子目录