ใช้เมธอด corr() ของ Series เพื่อคำนวณสหสัมพันธ์พีอาร์สัน (Pearson correlation coefficient) ระหว่างสองคอลัมน์ตัวเลข ค่าอยู่ระหว่าง -1 ถึง 1
ขั้นตอน
- สร้าง DataFrame ที่มีคอลัมน์ตัวเลขสองคอลัมน์
- เลือกคอลัมน์ทั้งสองเป็น Series
- ใช้
col1.corr(col2)คำนวณสหสัมพันธ์ - พล็อตกระจาย (scatter) เพื่อดูความสัมพันธ์ภาพ
ตัวอย่างโค้ด
import pandas as pd
from matplotlib import pyplot as plt
plt.rcParams["figure.figsize"] = [7.00, 3.50]
plt.rcParams["figure.autolayout"] = True
df = pd.DataFrame({'lab': [1, 2, 3], 'value': [3, 4, 5]})
col1 = df['lab']
col2 = df['value']
plt.plot(col1, col2, 'o-')
correlation = col1.corr(col2)
print(f"สหสัมพันธ์ (Correlation coefficient): {correlation}")
plt.show()ผลลัพธ์
สหสัมพันธ์ (Correlation coefficient): 1.0
ค่า 1.0 หมายถึงความสัมพันธ์เชิงเส้นสมบูรณ์แบบ (Perfect positive correlation) จุดข้อมูลเรียงบนเส้นตรง
