相関行列を作成する

アルバムの順位付けができたところで、ストラテジーチームはどの指標が一緒に動くのかを知りたがっています。Spotify のデータセットには streams_billions と streams_per_listener 列が追加されています。これらの数値特徴量の間で、強い関係と弱い関係を見つけるために相関行列を作成しましょう。

polars は pl として読み込まれています。追加列を含む DataFrame spotify はあらかじめ用意されています。

この演習はコースの一部です

Data Transformation with Polars

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演習の手順

数値列を5つ選び、相関を計算します: streams_billions、monthly_listeners、streams_per_listener、duration_ms、popularity。
可読性を高めるために、結果に metric 列を追加します。

実践的なインタラクティブ演習

このサンプルコードを完成させて、この演習に挑戦してみましょう。

# 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)

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