特征之间的相关性

Question

我在python中有以下问题：

我想在一个特征上打印多个特征的相关性

代码：

correlation=example.corr().abs()
correlation_lower=correlation('Volume')
my_feature=correlation_lower[correlatio_lower<0.9]

然后我将结果转换为 DataFrame 并将列命名为 Feature：

my_features=pd.DataFrame(my_feature)
my_feature['Feature']=my_feature.index

所以我现在有一个数据框，其中包含我的特征，即变量“Volume”的相关性。

现在我想检查相关性小于 0.9 的那些特征，并检查它们之间的相关性。 我用for循环试过了，但这不起作用：

for my_feature['Feature'] in example:
        print(example_corr())

最后，我想知道那些特征的名称，它们的相关性低于 0.9 的体积，并且彼此之间没有相关性。

我该怎么做？

Answer 1

据我了解您的问题，您需要相关值（与音量）小于 0.9 的特征列表。

corrmat =  example.corr()
print(list(corrmat[(corrmat["Volume"]<0.9)]["Volume"].index.values))

编辑：

阅读您的评论后，我认为这可能对您有用：

corrmat=train_df.corr()
select_fet = set(list(corrmat[(corrmat["Volume"]<0.9)].index.values))
corrmat = corrmat[(corrmat["Volume"]<0.9)].transpose()
for i in corrmat:
    select_fet = select_fet.intersection(set(corrmat[(corrmat[i]<0.9)].index.values))
print(select_fet)