Construirea unei matrice de corelație

Acum că ai clasificat albumele, echipa de strategie vrea să înțeleagă care metrici evoluează împreună. Setul de date Spotify a fost îmbogățit cu coloanele streams_billions și streams_per_listener. Construiește o matrice de corelație pentru a identifica relațiile puternice și slabe dintre aceste caracteristici numerice.

polars este încărcat ca pl. DataFrame-ul spotify cu coloanele suplimentare este preîncărcat pentru tine.

Acest exercițiu face parte din cursul

Transformarea datelor cu Polars

Vezi cursul

Instrucțiuni pentru exercițiu

Selectează cinci coloane numerice: streams_billions, monthly_listeners, streams_per_listener, duration_ms și popularity, apoi calculează corelația.
Adaugă o coloană metric la rezultat pentru o lizibilitate mai bună.

Exercițiu interactiv practic

Încearcă acest exercițiu completând acest cod de exemplu.

# 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)

Editează și rulează codul