Créer une matrice de corrélation
Maintenant que vous avez classé les albums, l'équipe de stratégie veut comprendre quelles mesures évoluent ensemble. L'ensemble de données Spotify a été enrichi des colonnes streams_billions et streams_per_listener. Créez une matrice de corrélation pour repérer les relations fortes et faibles entre ces caractéristiques numériques.
polars est chargé sous le nom pl. Le DataFrame spotify avec des colonnes supplémentaires est déjà prêt pour vous.
Cette activité fait partie du cours
Transformation de données avec Polars
Instructions de l’exercice
- Sélectionnez cinq colonnes numériques :
streams_billions,monthly_listeners,streams_per_listener,duration_msetpopularity, puis calculez la corrélation. - Ajoutez une colonne
metricau résultat pour en améliorer la lisibilité.
Exercice interactif pratique
Essayez cet exercice en complétant ce code d’exemple.
# Build a correlation matrix from selected columns
corr = spotify.____(
"streams_billions",
"monthly_listeners",
"streams_per_listener",
"duration_ms",
"____",
).____()
# Add a metric column for row labels
result = corr.with_columns(pl.Series("____", corr.columns))
print(result)