为什么相关矩阵列小于熊猫数据框

Question

当我使用pandas.DataFrame.corr() 创建相关矩阵时，我发现相关矩阵（corr_matrix）有 37 列，而 DataFrame（all_data）有 80 列。在我看来，这两列应该是一样的。换句话说，相关矩阵应该具有 (80 x 80) 的形状。但这并没有发生。在创建相关矩阵之前，我已经估算了所有缺失的数据。那么为什么两列不相等呢？

代码

corr_matrix = all_data.corr(method="kendall").abs()
print("Missing value descending:\n{}\n".format(all_data.isnull().sum().sort_values(ascending=False)[:5]))
print("Original Dataframe shape: {}".format(all_data.shape))
print("Correlation Matrix shape: {}".format(corr_matrix.shape))

输出

缺失值降序：

MSSubClass 0

MSZoning 0

车库YrBlt 0

车库类型 0

壁炉曲0

数据类型：int64

原始数据框形状：(2904, 80)

相关矩阵形状：(37, 37)

Answer 1

train DataFrame 是否包含分类列？

只考虑数值列之间的相关性，忽略分类列。至少，基于下面的例子

train = pd.DataFrame({
    "cat1": list("ABC"),
    "cat2": list("xyz"),
    "num1": [1,2,3],
    "num2": [-2,10,-5]
})

# 2 numerical and 2 categorical columns
>>> train 

  cat1 cat2  num1  num2
0    A    x     1    -2
1    B    y     2    10
2    C    z     3    -5

# only numerical columns are present 
>>> train.corr(method="kendall").abs()

          num1      num2
num1  1.000000  0.333333
num2  0.333333  1.000000