corr() выдает ошибку. Пожалуйста, помогите разобраться с этой проблемой и скажите, в чем заключается эта ошибка.

На чтение 3 мин Опубликовано 28.11.2024

Содержание

Вопрос или проблема
Ответ или решение
Причины возникновения ошибки
Решения проблемы
Пример кода
Заключение

Вопрос или проблема

Когда я пытаюсь выполнить sns.heatmap(df.corr(),annot=True) этот код в своем Jupyter ноутбуке, возникает эта ошибка. Я не понимаю, в чем проблема. Пожалуйста, помогите мне.

Для df.corr() вам нужно передать значения типа float/целое число вместо строки. Вы также можете проверить этот ответ на Stack Overflow – https://stackoverflow.com/questions/51241575/calculate-correlation-between-columns-of-strings.

Чтобы преобразовать строки в целые числа/числа с плавающей точкой, вы можете использовать методы извлечения признаков, используемые в NLP, такие как CountVectorizer, TfidfVectorizer, Word Embedding. Вы можете обратиться к этой документации – https://scikit-learn.org/stable/modules/generated/sklearn.feature_extraction.text.CountVectorizer.html.

Используйте это:

my_df = df.select_dtypes(exclude=[object])

Это выберет только столбцы с целыми числами и числами с плавающей точкой из вашего датафрейма. После этого вы можете использовать:

my_df.corr()

Надеюсь, это сработает.

Ответ или решение

Ошибки, возникающие при выполнении функции corr() в библиотеке Pandas, часто связаны с типами данных в DataFrame. Если вы пытаетесь вычислить корреляцию между столбцами, важно помнить, что функция corr() работает только с числовыми значениями, такими как целые числа и дробные числа. Если в вашем DataFrame есть столбцы со строковыми значениями или другими нечисловыми типами, вы получите ошибку.

Причины возникновения ошибки

Несоответствующий тип данных: Самая распространенная причина — наличие строковых колонок (или любых других некорректных типов) в вашем DataFrame. Функция df.corr() не может обработать данные, которые не являются числовыми.
Проблемы с NaN: Если в ваших числовых данных есть пропуски (NaN), это также может привести к проблемам, хотя обычно функция corr() игнорирует NaN.

Решения проблемы

Фильтрация нечисловых данных:
Вы можете создать новый DataFrame, в котором будут только числовые столбцы. Это можно сделать с помощью метода select_dtypes(). Пример:
```
my_df = df.select_dtypes(include=[float, int])
```
Этот код создаст новый DataFrame my_df, в который будут включены только те столбцы, которые содержат целые числа и дробные числа.
Вызов corr():
После того как вы создали новый DataFrame без строковых столбцов, вы можете вызвать corr() и, соответственно, использовать его в sns.heatmap():
```
sns.heatmap(my_df.corr(), annot=True)
```
Преобразование строковых данных:
Если ваши данные содержат категориальные переменные, вы можете преобразовать их в числовые значения с помощью методов, таких как LabelEncoder или OneHotEncoder. Однако для корреляции нужно использовать именно числовые представления данных.

Пример кода

Пример полного кода, который включает фильтрацию и построение тепловой карты:

import pandas as pd
import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt

# Пример создания DataFrame
data = {
    'A': [1, 2, 3, 4],
    'B': ['a', 'b', 'c', 'd'],
    'C': [4.5, 3.2, 5.1, 0.7]
}
df = pd.DataFrame(data)

# Фильтрация по типу данных
my_df = df.select_dtypes(include=[float, int])

# Вычисление корреляции и построение тепловой карты
sns.heatmap(my_df.corr(), annot=True)
plt.show()

Заключение

Проблема, с которой вы столкнулись, вероятнее всего связана с наличием нечисловых данных в вашем DataFrame. Используя методы для фильтрации по типам данных, вы сможете успешно вычислить матрицу корреляции и построить тепловую карту. Убедитесь, что ваши данные соответствуют ожидаемым типам, и при необходимости преобразуйте их в числовые форматы.