टाइम सीरीज़ के बीच correlations की गणना करें
Correlation coefficient का उपयोग यह जानने के लिए किया जा सकता है कि कई वैरिएबल (या टाइम सीरीज़ के समूह) आपस में कैसे जुड़े हुए हैं। इसका आउटपुट एक correlation matrix होता है, जो टाइम सीरीज़ के बीच correlation को दर्शाता है। ध्यान दें कि correlation matrix की डायगोनल वैल्यू हमेशा 1 होती है, क्योंकि कोई भी टाइम सीरीज़ अपने आप से पूरी तरह correlated रहती है.
Correlation coefficients को pearson, kendall और spearman methods से निकाला जा सकता है। इन methods पर पूरी चर्चा इस कोर्स के दायरे से बाहर है, लेकिन जब आपके वैरिएबल्स के बीच संबंध linear माने जाते हैं तो pearson method का उपयोग करें, जबकि जब संबंध non-linear माने जाते हैं तो kendall और spearman methods बेहतर होते हैं.
यह अभ्यास पाठ्यक्रम का हिस्सा है
Python में Time Series Data का विज़ुअलाइज़ेशन
इंटरैक्टिव व्यावहारिक अभ्यास
इस अभ्यास को इस नमूना कोड को पूरा करके आज़माएँ।
# Compute the correlation between the beef and pork columns using the spearman method
print(meat[['beef', 'pork']].corr(method=____))
# Print the correlation between beef and pork columns
print(____)