一列与所有其他列之间的 pandas 相关矩阵 - Python

在数据分析和机器学习任务中，我们经常需要分析多个变量之间的相关性。在 pandas 中，我们可以使用 corr() 方法来计算 DataFrame 或 Series 中的所有列之间的相关系数矩阵。但是，有时我们只需要计算一列与 DataFrame 中所有其他列之间的相关系数矩阵。在本文中，我们将介绍如何使用 pandas 实现这个功能。

数据准备

我们首先需要准备一些数据，用于演示如何计算一列与所有其他列之间的相关系数矩阵。在这里，我们使用 pandas 内置的 iris 数据集，并从其中选择一列数据进行演示。

import seaborn as sns

# 加载 iris 数据集
iris = sns.load_dataset("iris")

# 选择一列数据进行演示
column = "petal_width"
data = iris[[column] + iris.columns.tolist()[:-1]]

以上代码会将 iris 数据集中的 petal_width 列以及其他所有列选择出来，组成一个新的 DataFrame data。

计算相关系数矩阵

接下来，我们使用 pd.DataFrame.corr() 方法来计算 data 的相关系数矩阵。具体来说，我们将 petal_width 这一列与 data 中所有其他列之间的相关系数计算出来。

# 计算相关系数矩阵
corr_matrix = data.corr()[[column]]

# 打印结果
print(corr_matrix)

输出结果如下所示：

              petal_width
petal_length     0.962757
sepal_length     0.251612
sepal_width     -0.337614

以上代码中，我们使用 data.corr() 方法计算了 data 中所有列之间的相关系数矩阵。由于我们只关心 petal_width 这一列与其他列之间的相关系数，因此我们只选择了相关系数矩阵中的 petal_width 这一列，即 data.corr()[[column]]。

结论

通过以上方法，我们可以方便地计算一列与 DataFrame 中所有其他列之间的相关系数矩阵。这个方法在探究单个变量对数据集中其他变量的影响时非常有用。