建立相關矩陣
既然你已經替專輯做出排名，策略團隊想了解哪些指標會一同變動。Spotify 資料集已新增 streams_billions 和 streams_per_listener 欄位。請建立一個相關矩陣，以找出這些數值特徵之間的強弱關係。
polars 以 pl 載入。已預先為你載入包含額外欄位的 spotify DataFrame。
本練習屬於課程
使用 Polars 進行資料轉換
練習說明
- 選取 5 個數值欄位：
streams_billions、monthly_listeners、streams_per_listener、duration_ms、popularity，並計算相關性。 - 在結果中加入
metric欄，以提升可讀性。
動手互動練習
試著完成這個範例程式碼，體驗一下這個練習。
# 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)