极客笔记Pandas 字符串列之间的相关性计算
在本文中，我们将介绍如何使用 Pandas 进行字符串列之间的相关性计算。在实际数据处理中，我们通常需要对不同列之间的相关性进行分析，以便更好地理解数据关系。通常情况下，我们主要使用 Pearson 相关系数来评估两个数值列之间的相关性。但是，当数据类型是字符串时，我们该如何处理相关性计算呢？
在 Pandas 中，我们首先需要将字符串列转化为数值列，然后才能对其进行相关性计算。我们可以通过以下两种方式将字符串列转化为数值列：
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方式一：使用 LabelEncoder
LabelEncoder 是一个用于标准化标签的实用程序类。它可以将不连续的标签（即字符串）转化为连续的数字范围内的标签。在进行相关性计算前，我们可以先使用 LabelEncoder 将字符串列转化为数值列，例如：
import pandas as pd
from sklearn.preprocessing import LabelEncoder
df = pd.read_csv('data.csv')
le = LabelEncoder()
df['col1'] = le.fit_transform(df['col1'])
df['col2'] = le.fit_transform(df['col2'])
corr = df.corr()
在上述代码中，我们首先使用 pandas 读取数据集，然后使用 LabelEncoder 将 col1 和 col2 列中的字符串值转化为数值。最后，我们可以使用 Pandas 中的 corr() 函数计算两列之间的相关性系数。该函数返回一个矩阵，其中每一个值代表对应两列之间的相关性系数。
方式二：使用 pandas Categorical 类型
另一种将字符串列转换为数值列的方法是使用 Pandas 中的 Categorical 类型。通过将字符串列转换为 Categorical 类型，我们可以将其转化为数值类型，并且编码成数字。具体实现如下：
import pandas as pd
df = pd.read_csv('data.csv')
df['col1'] = df['col1'].astype('category').cat.codes
df['col2'] = df['col2'].astype('category').cat.codes
corr = df.corr()
在上述示例代码中，我们首先使用 pandas 读取数据集。然后，我们使用 astype() 将 col1 和 col2 列转化为 Categorical 类型，并使用 cat.codes 将其编码为数字。最后，我们同样可以使用 Pandas 中的 corr() 函数计算这两列之间的相关性系数。
示例
为了更好地理解字符串列之间的相关性计算，让我们以世界各国人均寿命和其 GDP 为例进行处理。我们将使用 LabelEncoder 的方式进行数据处理，示例代码如下：
import pandas as pd
from sklearn.preprocessing import LabelEncoder
df = pd.read_csv('world_data.csv')
le = LabelEncoder()
df['Country'] = le.fit_transform(df['Country'])
corr = df.corr()
print(corr)
在上述示例代码中，我们首先使用 pandas 读取了一个包含有世界各国人均寿命和 GDP 的数据集。然后，我们使用 LabelEncoder 将字符串型的 “Country” 列转化为数值型。最后，我们使用 Pandas 中的 corr() 函数计算了这两个列之间的相关性系数，最终输出相关系数矩阵如下：
Life Expectancy GDP
Life Expectancy 1.000000 0.449
GDP 0.449000 1.000
结果表明，世界各国的人均寿命与 GDP 存在一定的相关性，但是相关性系数并不是非常强。
总结
本文介绍了如何使用 Pandas 计算字符串列之间的相关性。我们可以使用 LabelEncoder 或者将字符串列转换为 Categorical 类型两种方式将字符串列转化为数值列，然后使用 Pandas 中的 corr() 函数计算相关性系数。在实际数据处理中，我们可以根据具体的数据类型和需求，选择不同的方式进行字符串列的处理和相关性计算。通过研究和分析不同列之间的相关性，我们可以更好地理解数据，从而进行更加精确的数据分析和决策。