상관행렬 만들기
이제 앨범에 순위를 매겼으니, 전략 팀은 어떤 지표들이 함께 움직이는지 파악하고자 합니다. Spotify 데이터셋에는 streams_billions와 streams_per_listener 열이 추가되어 있습니다. 이 숫자형 특징들 간의 강한/약한 관계를 확인할 수 있도록 상관행렬을 만들어 보세요.
polars는 pl로 로드되어 있습니다. 추가 열이 포함된 DataFrame spotify가 미리 준비되어 있습니다.
이 연습은 강의의 일부입니다
Polars로 하는 데이터 변환
연습 안내
- 다섯 개의 숫자 열
streams_billions,monthly_listeners,streams_per_listener,duration_ms,popularity를 선택해 상관관계를 계산하세요. - 가독성을 높이기 위해 결과에
metric열을 추가하세요.
실습형 인터랙티브 연습
이 예제를 이 샘플 코드를 완성하여 풀어보세요.
# 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)