查看相关性

#df.to_csv('data1.csv')

import matplotlib.pyplot as plt

import seaborn as sns

#变量相关性分析

fig,ax = plt.subplots()

fig.set_size_inches(10,10)

sns.heatmap(df.corr(),annot=True,cmap='rainbow',ax=ax)

plt.xticks(rotation=90)

plt.show()

#检查样本特征相关性有无多重相似特征，去除多重相关性特征（保留一列）

#特征之间的相关性, 计算数据的相关性  #先读入数据

import numpy as np

cor = df.corr()

cor.iloc[:,:] = np.tril(cor,k =-1)

cor  = cor.stack()

print(cor[(cor>0.55) | (cor<-0.55) ])

print(cor)