基于Python实现数据特征相关性分析

基于pandas_profiling的数据特征相关性分析

效果

程序代码

# encoding:utf-8  
'''
参数相关性分析
功能：分析参数的相关性并生成统计报告
'''
import pandas as pd
import pandas_profiling

if __name__=='__main__':
    inputfile = '../data/compressor_data_5000.xlsx' # 数据路径
    data = pd.read_excel(inputfile)                               # 读入数据
    profile = pandas_profiling.ProfileReport(data)
    profile.to_file('../result/correlation_analysis_report.html')  # 生成分析报告

基于matplotlib的数据特征相关性分析

程序代码

# encoding:utf-8    
'''
参数间相关性分析
'''
import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
import pandas as pd

plt.rcParams['font.sans-serif']=['SimHei'] #用来正常显示中文标签
plt.rcParams['axes.unicode_minus']=False #用来正常显示负号

inputfile = '../data/XXX.xlsx'  # 数据路径

data = pd.read_excel(inputfile)  # 读入数据
data_raw = np.array(data)
def test(df):
    dfData = df.corr()
    plt.subplots(figsize=(9, 9)) # 设置画面大小
    plt.title('参数间相关性', color='b')
    sns.heatmap(dfData, annot=True, vmax=1, square=True, cmap="Blues")
    plt.savefig('../result/result.png')
    # plt.show()
test(data)

效果

END

最后

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