Costruire una matrice di correlazione
Ora che hai classificato gli album, il team strategico vuole capire quali metriche si muovono insieme. Il dataset di Spotify è stato arricchito con le colonne streams_billions e streams_per_listener. Crea una matrice di correlazione per individuare relazioni forti e deboli tra queste caratteristiche numeriche.
polars è caricato come pl. Il DataFrame spotify con colonne aggiuntive è già stato caricato per te.
Questo esercizio fa parte del corso
Trasformazione dei dati con Polars
Istruzioni dell'esercizio
- Scegli cinque colonne numeriche:
streams_billions,monthly_listeners,streams_per_listener,duration_msepopularity, e calcola la correlazione. - Aggiungi una colonna
metrical risultato per migliorarne la leggibilità.
esercizio interattivo pratico
Prova questo esercizio completando questo codice di esempio.
# 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)