Construindo uma matriz de correlação
Agora que você classificou os álbuns, a equipe de estratégia quer entender quais métricas se movem juntas. O conjunto de dados do Spotify foi enriquecido com as colunas streams_billions e streams_per_listener. Construa uma matriz de correlação para identificar relações fortes e fracas entre esses recursos numéricos.
polars está carregado como pl. O DataFrame spotify, com colunas adicionais, já está pré-carregado para você.
Este exercicio faz parte do curso
Transformação de Dados com Polars
Instruções do exercicio
- Selecione cinco colunas numéricas:
streams_billions,monthly_listeners,streams_per_listener,duration_msepopularity, e calcule a correlação. - Adicione uma coluna
metricao resultado para melhorar a legibilidade.
exercicio interativo prático
Tente este exercicio completando este código de exemplo.
# 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)