如何使用折线图以图形方式显示两个变量之间的相关性（来自同一 DataFrame 的两列）

Posted 2023-05-07

【中文标题】如何使用折线图以图形方式显示两个变量之间的相关性（来自同一 DataFrame 的两列）

【英文标题】：How to use line chart to graphically show the correlation between two variables ( two columns from a same DataFrame)

【发布时间】：2021-12-01 00:33:31

【问题描述】：

我试图通过使用 折线图 以图形方式显示两个变量（来自同一 DataFrame(df) 的两列）之间是否存在相关性。我已经检查了这两列之间是否存在相关性（使用df.corr() 方法）并找到了一个值（-0.986）。但是，我想知道如何使用折线图查看它。

# Set variables for columns
x = df['mark'] #[92,92,32,95] #sampledata
y = df['time'] #[130,120,175,120](minutes) #sampledata

#display correlation between all columns in the dataFrame
print(df.corr())

#Select the correlation between the columns
df_corr = pd.DataFrame(df1[[x, y]].corr()).round(2)

plt.plot(df_corr,'--')

我得到： 我不明白。

【问题讨论】：

我不明白折线图如何为您提供有关 2 个变量之间相关性的信息。在您的图表中，两个变量之间的相关性为 0.84。在每个角落，您都有一个来自相关矩阵的值 1 = (var1, var1), 0.84 = (var1, var2) 和相互

如果你想要一条线，那么你应该做一个回归。对于.corr，热图是正确的选择。

好的，谢谢，也许是我不明白我需要做什么。我正在以初学者的身份从事一个项目，有一个问题是，在创建数据框之后，我必须>.

【参考方案1】：

使用seaborn.heatmap:

# Python env: pip install seaborn
# Anaconda env: conda install seaborn
import pandas as pd
import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt

df = pd.DataFrame('mark': [92,92,32,95], 'time': [130,120,175,120])
sns.heatmap(df.corr().round(2))
plt.show()