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Python 的探索性資料分析

Izzy Weber

Curriculum Manager, DataCamp

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  • 設定 numeric_only=True 可避免含有非數值欄的錯誤
divorce.corr(numeric_only=True)


                    income_man  income_woman  marriage_duration  num_kids  marriage_year 
 income_man         1.000       0.318         0.085              0.041     0.019         
 income_woman       0.318       1.000         0.079              -0.018    0.026         
 marriage_duration  0.085       0.079         1.000              0.447     -0.812        
 num_kids           0.041       -0.018        0.447              1.000     -0.461        
 marriage_year      0.019       0.026         -0.812             -0.461    1.000

計算 Pearson 相關係數

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相關性熱圖

sns.heatmap(divorce.corr(numeric_only=True), annot=True)
plt.show()

離婚資料的相關性熱圖

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情境中的相關性

divorce["divorce_date"].min()

Timestamp('2000-01-08 00:00:00')

divorce["divorce_date"].max()

Timestamp('2015-11-03 00:00:00')
Python 的探索性資料分析

視覺化變數關係

強關聯但線性相關係數低

  • 關係強，但非線性
  • Pearson 相關係數：-6.48e-18

二次關係但線性相關係數高

  • 二次關係；非線性
  • Pearson 相關係數：.971211
Python 的探索性資料分析

散佈圖

sns.scatterplot(data=divorce, x="income_man", y="income_woman")
plt.show()

離婚時男性與女性收入的散佈圖

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成對圖（Pairplot）

sns.pairplot(data=divorce)
plt.show()

離婚資料框中所有數值欄位的成對圖

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成對圖（Pairplot）

sns.pairplot(data=divorce, vars=["income_man", "income_woman", "marriage_duration"])
plt.show()

伴侶收入與婚姻長度的成對圖

Python 的探索性資料分析

一起來練習吧！

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