Построение матрицы корреляций

После ранжирования альбомов команда по стратегии хочет понять, какие метрики изменяются согласованно. Набор данных Spotify был дополнен столбцами streams_billions и streams_per_listener. Постройте матрицу корреляций, чтобы выявить сильные и слабые связи между этими числовыми характеристиками.

polars загружен как pl. DataFrame spotify с дополнительными столбцами уже предзагружен.

Это упражнение является частью курса

Преобразование данных с помощью Polars

Посмотреть курс

Инструкции к упражнению

Выберите пять числовых столбцов: streams_billions, monthly_listeners, streams_per_listener, duration_ms и popularity, и вычислите корреляцию.
Добавьте столбец metric к результату для удобства чтения.

Интерактивное практическое упражнение

Попробуйте выполнить это упражнение, дополнив этот пример кода.

# 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)

Редактировать и запускать код