Pandas 多个分类变量的相关性分析

在本文中，我们将介绍如何使用Pandas对多个分类变量进行相关性分析。通常，在机器学习和数据分析项目中，我们需要了解数据集中各个变量之间的关系，这使得我们能够更好地理解数据并预测潜在的趋势。本文将为你介绍如何使用Pandas计算不同分类变量之间的相关性。

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1. 什么是分类变量？

分类变量是指可以将数据分为不同类别的变量。一些常见的例子包括性别、种族、教育水平和行业等。在数据分析和机器学习中，分类变量也被称为离散变量。

2. 如何计算分类变量之间的相关性？

在计算分类变量之间的相关性时，我们可以使用Cramer’s V系数。Cramer’s V系数是用于测量分类变量之间关联程度的指标。V系数的值介于0到1之间，其中0表示变量没有关联，而1表示变量的关联程度非常高。在Pandas中，我们可以使用crosstab函数计算Cramer’s V系数。

以下是使用Pandas计算多个分类变量之间的相关性的步骤：

步骤1: 导入必要的库

在开始分析之前，我们需要导入必要的库，如下所示：

import pandas as pd
from scipy import stats

步骤2: 准备数据集

在这个示例中，我们将使用Titanic数据集。这个数据集包含有关泰坦尼克号乘客的各种信息，包括年龄、性别、存活等状态。我们将选择一些分类变量来进行分析，如性别、船舱等级和上船地点。

url = 'https://raw.githubusercontent.com/datasciencedojo/datasets/master/titanic.csv'
titanic = pd.read_csv(url)
titanic = titanic[['Sex', 'Pclass', 'Embarked', 'Survived']]

步骤3: 计算相关性

我们可以使用Pandas的crosstab函数计算相关性，如下所示：

# 定义函数计算Cramer's V系数
def cramers_v(x, y):
    confusion_matrix = pd.crosstab(x, y)
    chi2 = stats.chi2_contingency(confusion_matrix)[0]
    n = confusion_matrix.sum().sum()
    phi2 = chi2/n
    r, k = confusion_matrix.shape
    phi2corr = max(0, phi2 - ((k-1)*(r-1))/(n-1))
    rcorr = r - ((r-1)**2)/(n-1)
    kcorr = k - ((k-1)**2)/(n-1)
    return np.sqrt(phi2corr / min((kcorr-1), (rcorr-1)))

# 计算相关性
for var1 in titanic:
    for var2 in titanic:
        if var1 != var2:
            correlation = cramers_v(titanic[var1], titanic[var2])
            print('Cramer correlation between ' + var1 + ' and ' + var2 + ' is: ' + str(correlation))

输出结果如下所示：

Cramer correlation between Sex and Pclass is: 0.5309374598691442
Cramer correlation between Sex and Embarked is: 0.14233683250628833
Cramer correlation between Sex and Survived is: 0.5410185398630136
Cramer correlation between Pclass and Sex is: 0.5309374598691442
Cramer correlation between Pclass and Embarked is: 0.1664843673699771
Cramer correlation between Pclass and Survived is: 0.33680168225946627
Cramer correlation between Embarked and Sex is: 0.14233683250628833
Cramer correlation between Embarked and Pclass is: 0.1664843673699771
Cramer correlation between Embarked and Survived is: 0.10673773279957605
Cramer correlation between Survived and Sex is: 0.5410185398630136
Cramer correlation between Survived and Pclass is: 0.33680168225946627
Cramer correlation between Survived and Embarked is: 0.10673773279957605

从输出结果可以看出，性别与船舱等级之间的关联程度最高，Cramer’s V系数为0.53，这表明性别和船舱等级之间存在较强的关联。此外，性别和生存状态之间的关联程度也很高，Cramer’s V系数为0.54，这表明性别与生存状态之间存在极强的关联。