在Python中創建相關系數矩陣的六種方法
相關系數矩陣（Correlation matrix）是數據分析的基本工具。它們讓我們了解不同的變量是如何相互關聯的。在Python中，有很多個方法可以計算相關系數矩陣，今天我們來對這些方法進行一個總結
Pandas
Pandas的DataFrame對象可以使用corr方法直接創建相關矩陣。由于數據科學領域的大多數人都在使用Pandas來獲取數據，因此這通常是檢查數據相關性的最快、最簡單的方法之一。
import pandas as pd
import seaborn as sns
data = sns.load_dataset('mpg')
correlation_matrix = data.corr(numeric_only=True)
correlation_matrix
如果你是統計和分析相關工作的，你可能會問" p值在哪里？"，在最后我們會有介紹
Numpy
Numpy也包含了相關系數矩陣的計算函數，我們可以直接調用，但是因為返回的是ndarray，所以看起來沒有pandas那么清晰。
import numpy as np
from sklearn.datasets import load_iris
iris = load_iris()
np.corrcoef(iris["data"])
為了更好的可視化，我們可以直接將其傳遞給sns.heatmap()函數。
import seaborn as sns
data = sns.load_dataset('mpg')
correlation_matrix = data.corr()
sns.heatmap(data.corr(),
annot=True,
cmap='coolwarm')
annot=True這個參數可以輸出一些額外的有用信息。一個常見hack是使用sns.set_context('talk')來獲得額外的可讀輸出。
這個設置是為了生成幻燈片演示的圖像，它能幫助我們更好地閱讀(更大的字體)。
Statsmodels
Statsmodels這個統計分析庫也是肯定可以的
import statsmodels.api as sm
correlation_matrix = sm.graphics.plot_corr(
data.corr(),
xnames=data.columns.tolist())
plotly
默認情況下plotly這個結果是如何從左下到右上運行對角線1.0的。這種行為與大多數其他工具相反，所以如果你使用plotly需要特別注意
import plotly.offline as pyo
pyo.init_notebook_mode(cnotallow=True)
import plotly.figure_factory as ff
correlation_matrix = data.corr()
fig = ff.create_annotated_heatmap(
z=correlation_matrix.values,
x=list(correlation_matrix.columns),
y=list(correlation_matrix.index),
colorscale='Blues')
fig.show()
Pandas + Matplotlib更好的可視化
這個結果也可以直接使用用sns.pairplot(data)，兩種方法產生的圖差不多，但是seaborn只需要一句話
sns.pairplot(df[['mpg','weight','horsepower','acceleration']])
所以我們這里介紹如何使用Matplotlib來實現
import matplotlib.pyplot as plt
pd.plotting.scatter_matrix(
data, alpha=0.2,
figsize=(6, 6),
diagnotallow='hist')
plt.show()
相關性的p值
如果你正在尋找一個簡單的矩陣(帶有p值)，這是許多其他工具(SPSS, Stata, R, SAS等)默認做的，那如何在Python中獲得呢？
這里就要借助科學計算的scipy庫了，以下是實現的函數
from scipy.stats import pearsonr
import pandas as pd
import seaborn as sns
def corr_full(df, numeric_notallow=True, rows=['corr', 'p-value', 'obs']):
"""
Generates a correlation matrix with correlation coefficients,
p-values, and observation count.
Args:
- df: Input dataframe
- numeric_only (bool): Whether to consider only numeric columns for
correlation. Default is True.
- rows: Determines the information to show.
Default is ['corr', 'p-value', 'obs'].
Returns:
- formatted_table: The correlation matrix with the specified rows.
"""
# Calculate Pearson correlation coefficients
corr_matrix = df.corr(
numeric_notallow=numeric_only)
# Calculate the p-values using scipy's pearsonr
pvalue_matrix = df.corr(
numeric_notallow=numeric_only,
method=lambda x, y: pearsonr(x, y)[1])
# Calculate the non-null observation count for each column
obs_count = df.apply(lambda x: x.notnull().sum())
# Calculate observation count for each pair of columns
obs_matrix = pd.DataFrame(
index=corr_matrix.columns, columns=corr_matrix.columns)
for col1 in obs_count.index:
for col2 in obs_count.index:
obs_matrix.loc[col1, col2] = min(obs_count[col1], obs_count[col2])
# Create a multi-index dataframe to store the formatted correlations
formatted_table = pd.DataFrame(
index=pd.MultiIndex.from_product([corr_matrix.columns, rows]),
columns=corr_matrix.columns
)
# Assign values to the appropriate cells in the formatted table
for col1 in corr_matrix.columns:
for col2 in corr_matrix.columns:
if 'corr' in rows:
formatted_table.loc[
(col1, 'corr'), col2] = corr_matrix.loc[col1, col2]
if 'p-value' in rows:
# Avoid p-values for diagonal they correlate perfectly
if col1 != col2:
formatted_table.loc[
(col1, 'p-value'), col2] = f"({pvalue_matrix.loc[col1, col2]:.4f})"
if 'obs' in rows:
formatted_table.loc[
(col1, 'obs'), col2] = obs_matrix.loc[col1, col2]
return(formatted_table.fillna('')
.style.set_properties(**{'text-align': 'center'}))直接調用這個函數，我們返回的結果如下：
df = sns.load_dataset('mpg')
result = corr_full(df, rows=['corr', 'p-value'])
result
總結
我們介紹了Python創建相關系數矩陣的各種方法，這些方法可以隨意選擇（那個方便用哪個）。Python中大多數工具的標準默認輸出將不包括p值或觀察計數，所以如果你需要這方面的統計，可以使用我們子厚提供的函數，因為要進行全面和完整的相關性分析，有p值和觀察計數作為參考是非常有幫助的。
