상관관계

Python으로 IoT 데이터 분석하기

Matthias Voppichler

IT Developer

df.corr()

print(data.corr())

             temperature  humidity  sunshine  light_veh  heavy_veh
temperature     1.000000 -0.734430  0.611041   0.401997   0.408936
humidity       -0.734430  1.000000 -0.637761  -0.313952  -0.318198
sunshine        0.611041 -0.637761  1.000000   0.408854   0.409363
light_veh       0.401997 -0.313952  0.408854   1.000000   0.998473
heavy_veh       0.408936 -0.318198  0.409363   0.998473   1.000000

히트맵

sns.heatmap(data.corr(), annot=True)

데이터 상관관계 히트맵

히트맵

sns.heatmap(data.corr(), annot=True)

데이터 상관관계 히트맵 - 높은 음의 상관 강조(temperature / humidity)

히트맵

sns.heatmap(data.corr(), annot=True)

데이터 상관관계 히트맵 - 양의 상관 강조(sunshine / temperature)

히트맵

sns.heatmap(data.corr(), annot=True)

데이터 상관관계 히트맵 - 매우 높은 양의 상관 강조(light/heavy vehicle)

페어플롯

sns.pairplot(data)

4개 열의 페어플롯

요약

히트맵
- 음의 상관
- 양의 상관
- 상관계수 1에 가까움

연습해 봅시다!

Python으로 IoT 데이터 분석하기

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