Pandas - ဒေတာဆက်စပ်မှုများ

ဆက်ဆံရေးကိုရှာဖွေခြင်း။

Pandas module ၏ ကြီးမားသော ရှုထောင့်မှာ corr()နည်းလမ်းဖြစ်သည်။

နည်းလမ်း သည် corr()သင့်ဒေတာအတွဲရှိ ကော်လံတစ်ခုစီကြား ဆက်စပ်မှုကို တွက်ချက်ပေးသည်။

ဤစာမျက်နှာရှိ နမူနာများသည် 'data.csv' ဟုခေါ်သော CSV ဖိုင်ကို အသုံးပြုသည်။

data.csv ကို ဒေါင်းလုဒ်လုပ် ပါ။ သို့မဟုတ် data.csv ကိုဖွင့်ပါ။

            Duration     Pulse  Maxpulse  Calories
  Duration  1.000000 -0.155408  0.009403  0.922721
  Pulse    -0.155408  1.000000  0.786535  0.025120
  Maxpulse  0.009403  0.786535  1.000000  0.203814
  Calories  0.922721  0.025120  0.203814  1.000000

ရလဒ်ရှင်းပြသည်။

နည်းလမ်း ၏ရလဒ်သည် corr()ကော်လံနှစ်ခုကြားရှိ မည်မျှကောင်းမွန်ကြောင်းကို ကိုယ်စားပြုသည့် နံပါတ်များစွာပါသော ဇယားတစ်ခုဖြစ်သည်။

နံပါတ် -1 မှ 1 ကွဲပြားသည်။

1 သည် 1 မှ 1 ဆက်ဆံရေး (ပြီးပြည့်စုံသောဆက်စပ်ဆက်နွယ်မှု) ရှိကြောင်းကို ဆိုလိုပြီး ဤဒေတာအတွဲအတွက်၊ ပထမကော်လံတွင် တန်ဖိုးတစ်ခုတက်လာတိုင်း အခြားတစ်ခုလည်းတက်သွားသည်။

0.9 သည် ကောင်းမွန်သော ဆက်ဆံရေးတစ်ခုဖြစ်ပြီး တန်ဖိုးတစ်ခုတိုးပါက အခြားတစ်ခုလည်း တိုးလာမည်ဖြစ်သည်။

-0.9 သည် 0.9 ကဲ့သို့ ကောင်းမွန်သော ဆက်ဆံရေးဖြစ်နိုင်သော်လည်း တန်ဖိုးတစ်ခုတိုးပါက အခြားတစ်ခုသည် ကျသွားမည်ဖြစ်သည်။

0.2 ဆိုသည်မှာ ကောင်းမွန်သောဆက်ဆံရေးမဟုတ်ဟု ဆိုလိုသည်မှာ တန်ဖိုးတစ်ခုတက်သွားပါက အခြားတစ်ခုက ပေးမည်ဟု မဆိုလိုပါ။

ပြီးပြည့်စုံသော ဆက်နွယ်မှု-

"ကြာချိန်" နှင့် "ကြာချိန်" သည် နံပါတ်များရရှိထားသည်ကို ကျွန်ုပ်တို့တွေ့မြင်နိုင်သည် 1.000000၊ ဆိုလိုသည်မှာ ကော်လံတစ်ခုစီသည် သူ့အလိုလိုနှင့် ပြီးပြည့်စုံသောဆက်ဆံရေးတစ်ခု အမြဲရှိနေပါသည်။

ဆက်စပ်မှုကောင်း

"ကြာချိန်" နှင့် "ကယ်လိုရီများ" သည် 0.922721အလွန်ကောင်းသောဆက်စပ်မှုဖြစ်သည့် ဆက်နွယ်မှုတစ်ခုရရှိထားပြီး၊ သင်အချိန်ကြာကြာအလုပ်လုပ်လေ၊ ကယ်လိုရီလောင်ကျွမ်းလေလေ၊ နှင့် အခြားနည်းအားဖြင့်- သင် ကယ်လိုရီများစွာလောင်ကျွမ်းသွားပါက၊ အချိန်အတော်ကြာ အလုပ်ထွက်ဖြစ်နိုင်သည် ။

မကောင်းတဲ့ဆက်စပ်မှု

"ကြာချိန်" နှင့် "Maxpulse" တို့သည် 0.009403အလွန်ဆိုးရွားသောဆက်စပ်ဆက်နွယ်မှုတစ်ခုဖြစ်သည်၊ ဆိုလိုသည်မှာ အလုပ်ထွက်သည့်ကြာချိန်ကိုကြည့်ရုံဖြင့် max pulse ကိုခန့်မှန်း၍မရပါ။

df.()