使用 Pandas 绘制相关矩阵

2025-03-26 09:09:00
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摘要：问题描述：我有一个包含大量特征的数据集，因此分析相关矩阵变得非常困难。我想绘制一个使用dataframe.corr()pandas 库中的函数得到的相关矩阵。pandas 库是否提供了任何内置函数来绘制此矩阵？解决方案 1：您可以pyplot.matshow() 使用matplotlib：import mat...

问题描述：

我有一个包含大量特征的数据集，因此分析相关矩阵变得非常困难。我想绘制一个使用dataframe.corr()pandas 库中的函数得到的相关矩阵。pandas 库是否提供了任何内置函数来绘制此矩阵？

解决方案 1：

您可以pyplot.matshow() 使用matplotlib：

import matplotlib.pyplot as plt

plt.matshow(dataframe.corr())
plt.show()

编辑：

评论中有人要求更改轴刻度标签。这是一个豪华版，它绘制在更大的图形上，轴标签与数据框相匹配，还有一个颜色条图例来解释颜色刻度。

其中包括如何调整标签的大小和旋转，以及使用使颜色条和主图形具有相同高度的图形比例。

编辑 2：由于 df.corr() 方法忽略非数字列，因此.select_dtypes(['number'])在定义 x 和 y 标签时应使用该方法以避免标签发生不必要的偏移（包含在下面的代码中）。

f = plt.figure(figsize=(19, 15))
plt.matshow(df.corr(), fignum=f.number)
plt.xticks(range(df.select_dtypes(['number']).shape[1]), df.select_dtypes(['number']).columns, fontsize=14, rotation=45)
plt.yticks(range(df.select_dtypes(['number']).shape[1]), df.select_dtypes(['number']).columns, fontsize=14)
cb = plt.colorbar()
cb.ax.tick_params(labelsize=14)
plt.title('Correlation Matrix', fontsize=16);

相关图示例

解决方案 2：

如果您的主要目标是可视化相关矩阵，而不是创建图表本身，那么方便的pandas 样式选项是一个可行的内置解决方案：

import pandas as pd
import numpy as np

rs = np.random.RandomState(0)
df = pd.DataFrame(rs.rand(10, 10))
corr = df.corr()
corr.style.background_gradient(cmap='coolwarm')
# 'RdBu_r', 'BrBG_r', & PuOr_r are other good diverging colormaps

在此处输入图片描述

请注意，这需要在支持渲染 HTML 的后端进行，例如 JupyterLab Notebook。

造型

您可以轻松限制数字精度（现在.format(precision=2)在 pandas 2.* 中）：

corr.style.background_gradient(cmap='coolwarm').set_precision(2)

在此处输入图片描述

或者，如果您更喜欢没有注释的矩阵，则可以完全删除数字：

corr.style.background_gradient(cmap='coolwarm').set_properties(**{'font-size': '0pt'})

在此处输入图片描述

样式文档还包括更高级样式的说明，例如如何更改鼠标指针悬停的单元格的显示。

时间比较

在我的测试中，style.background_gradient()它比 10x10 矩阵快 4 倍plt.matshow()，比 120 倍sns.heatmap()。不幸的是，它的扩展性不如plt.matshow()：对于 100x100 矩阵，两者花费的时间大致相同，而plt.matshow()对于 1000x1000 矩阵，它快 10 倍。

保存

有几种可能的方法来保存风格化的数据框：

  • 通过附加方法返回 HTML render()，然后将输出写入文件。

  • .xslx通过附加方法保存为具有条件格式的文件to_excel()。

  • 和imgkit结合保存为位图

  • 截取屏幕截图（就像我在这里所做的那样）。

对整个矩阵的颜色进行标准化 (pandas >= 0.24)

通过设置axis=None，现在可以根据整个矩阵而不是每列或每行来计算颜色：

corr.style.background_gradient(cmap='coolwarm', axis=None)

在此处输入图片描述

单角热图

由于很多人都在阅读这个答案，我想我会添加一个提示，说明如何仅显示相关矩阵的一个角。我发现这更容易阅读，因为它删除了冗余信息。

# Fill diagonal and upper half with NaNs
mask = np.zeros_like(corr, dtype=bool)
mask[np.triu_indices_from(mask)] = True
corr[mask] = np.nan
(corr
 .style
 .background_gradient(cmap='coolwarm', axis=None, vmin=-1, vmax=1)
 .highlight_null(color='#f1f1f1')  # Color NaNs grey
 .format(precision=2))

在此处输入图片描述

解决方案 3：

Seaborn 的热图版本：

import seaborn as sns
corr = dataframe.corr()
sns.heatmap(corr, 
            xticklabels=corr.columns.values,
            yticklabels=corr.columns.values)

解决方案 4：

您可以通过从 seaborn 绘制热图或从 pandas 绘制散点矩阵来观察特征之间的关系。

散点矩阵：

pd.scatter_matrix(dataframe, alpha = 0.3, figsize = (14,8), diagonal = 'kde');

如果您还想可视化每个特征的偏度 - 请使用seaborn pairplots。

sns.pairplot(dataframe)

Sns 热图：

import seaborn as sns

f, ax = pl.subplots(figsize=(10, 8))
corr = dataframe.corr()
sns.heatmap(corr,
    cmap=sns.diverging_palette(220, 10, as_cmap=True),
    vmin=-1.0, vmax=1.0,
    square=True, ax=ax)

输出将是特征的相关图。即参见下面的示例。

在此处输入图片描述

食品杂货和洗涤剂之间的相关性很高。同样：

相关性较高的产品：

  1. 杂货和洗涤剂。

具有中等相关性的产品：

  1. 牛奶和杂货

  2. 牛奶和洗涤剂_论文

相关性较低的产品：

  1. 牛奶和熟食

  2. 冷冻和新鲜。

  3. 冷冻和熟食。

从配对图：您可以从配对图或散点矩阵中观察到同一组关系。但从这些我们可以判断数据是否呈正态分布。

在此处输入图片描述

注意：以上是从数据中获取的相同图表，用于绘制热图。

解决方案 5：

尝试此函数，它还显示相关矩阵的变量名称：

def plot_corr(df,size=10):
    """Function plots a graphical correlation matrix for each pair of columns in the dataframe.

    Input:
        df: pandas DataFrame
        size: vertical and horizontal size of the plot
    """

    corr = df.corr()
    fig, ax = plt.subplots(figsize=(size, size))
    ax.matshow(corr)
    plt.xticks(range(len(corr.columns)), corr.columns)
    plt.yticks(range(len(corr.columns)), corr.columns)

解决方案 6：

为了完整起见，截至 2019 年底，我所知道的最简单的解决方案是使用seaborn ，如果使用Jupyter的话：

import seaborn as sns
sns.heatmap(dataframe.corr())

解决方案 7：

很惊讶没有人提到功能更强大、交互性更强、更易于使用的替代方案。

A）你可以使用 plotly：

  1. 只需两行即可获得：

  2. 互动性，

  3. 平滑的尺度，

  4. 颜色基于整个数据框而不是单独的列，

  5. 轴上的列名和行索引，

  6. 放大，

  7. 平移，

  8. 内置一键保存为 PNG 格式的功能，

  9. 自动缩放，

  10. 悬停比较，

  11. 气泡显示值，因此热图仍然看起来不错，并且您可以在任何您想要的地方看到值：

import plotly.express as px
fig = px.imshow(df.corr())
fig.show()

在此处输入图片描述

B）您还可以使用散景：

所有功能都一​​样，但麻烦一点。但如果你不想选择使用 Plotly，但仍然想要以下这些东西，那么还是值得的：

from bokeh.plotting import figure, show, output_notebook
from bokeh.models import ColumnDataSource, LinearColorMapper
from bokeh.transform import transform
output_notebook()
colors = ['#d7191c', '#fdae61', '#ffffbf', '#a6d96a', '#1a9641']
TOOLS = "hover,save,pan,box_zoom,reset,wheel_zoom"
data = df.corr().stack().rename("value").reset_index()
p = figure(x_range=list(df.columns), y_range=list(df.index), tools=TOOLS, toolbar_location='below',
           tooltips=[('Row, Column', '@level_0 x @level_1'), ('value', '@value')], height = 500, width = 500)

p.rect(x="level_1", y="level_0", width=1, height=1,
       source=data,
       fill_color={'field': 'value', 'transform': LinearColorMapper(palette=colors, low=data.value.min(), high=data.value.max())},
       line_color=None)
color_bar = ColorBar(color_mapper=LinearColorMapper(palette=colors, low=data.value.min(), high=data.value.max()), major_label_text_font_size="7px",
                     ticker=BasicTicker(desired_num_ticks=len(colors)),
                     formatter=PrintfTickFormatter(format="%f"),
                     label_standoff=6, border_line_color=None, location=(0, 0))
p.add_layout(color_bar, 'right')

show(p)

在此处输入图片描述

解决方案 8：

我认为有很多好的答案，但我将这个答案添加到那些需要处理特定列并显示不同情节的人中。

import numpy as np
import seaborn as sns
import pandas as pd
from matplotlib import pyplot as plt

rs = np.random.RandomState(0)
df = pd.DataFrame(rs.rand(18, 18))
df= df.iloc[: , [3,4,5,6,7,8,9,10,11,12,13,14,17]].copy()
corr = df.corr()
plt.figure(figsize=(11,8))
sns.heatmap(corr, cmap="Greens",annot=True)
plt.show()

在此处输入图片描述

解决方案 9：

如果你的数据框是df你可以简单地使用：

import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns

plt.figure(figsize=(15, 10))
sns.heatmap(df.corr(), annot=True)

解决方案 10：

您可以使用 matplotlib 中的 imshow() 方法

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
plt.style.use('ggplot')

plt.imshow(X.corr(), cmap=plt.cm.Reds, interpolation='nearest')
plt.colorbar()
tick_marks = [i for i in range(len(X.columns))]
plt.xticks(tick_marks, X.columns, rotation='vertical')
plt.yticks(tick_marks, X.columns)
plt.show()

解决方案 11：

当处理大量特征之间的相关性时，我发现将相关特征聚类在一起很有用。这可以使用 seaborn clustermap图来完成。

import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt

g = sns.clustermap(df.corr(), 
                   method = 'complete', 
                   cmap   = 'RdBu', 
                   annot  = True, 
                   annot_kws = {'size': 8})
plt.setp(g.ax_heatmap.get_xticklabels(), rotation=60);

在此处输入图片描述

clustermap 函数使用层次聚类将相关特征排列在一起并生成树状树状图。

该图中有两个值得注意的集群：

  1. y_des和dew.point_des

  2. irradiance，y_seasonal和dew.point_seasonal

值得一提的是，生成该图表的气象数据可以通过这个 Jupyter 笔记本访问。

解决方案 12：

statmodels 图形也提供了相关矩阵的良好视图

import statsmodels.api as sm
import matplotlib.pyplot as plt

corr = dataframe.corr()
sm.graphics.plot_corr(corr, xnames=list(corr.columns))
plt.show()

解决方案 13：

与其他方法一起，使用 pairplot 也可以为所有情况提供散点图 -

import pandas as pd
import numpy as np
import seaborn as sns
rs = np.random.RandomState(0)
df = pd.DataFrame(rs.rand(10, 10))
sns.pairplot(df)

解决方案 14：

有很多有用的答案。我只是想添加一种可视化相关矩阵的方法。因为有时颜色对您来说不太清楚，所以heatmap库可以绘制一个相关矩阵，显示每个相关测量的正方形大小。

import matplotlib.pyplot as plt
from heatmap import corrplot

plt.figure(figsize=(15, 15))
corrplot(df.corr())

在此处输入图片描述

注意：heatmap库需要 Python 图像库和 Python 2.5+。但您可以在新的虚拟环境或简单的协作笔记本上运行它

感谢@coding_is_fun 提到这个问题

解决方案 15：

形成相关矩阵，在我的例子中，zdf 是我需要执行相关矩阵的数据框。

corrMatrix =zdf.corr()
corrMatrix.to_csv('sm_zscaled_correlation_matrix.csv');
html = corrMatrix.style.background_gradient(cmap='RdBu').set_precision(2).render()

# Writing the output to a html file.
with open('test.html', 'w') as f:
   print('<!DOCTYPE html><html lang="en"><head><meta charset="UTF-8"><meta name="viewport" content="width=device-widthinitial-scale=1.0"><title>Document</title></head><style>table{word-break: break-all;}</style><body>' + html+'</body></html>', file=f)

然后我们可以截屏。或者将 html 转换为图像文件。

解决方案 16：

我更喜欢用 Plotly 来实现，因为它的图表更具交互性，而且更容易理解。您可以使用以下代码片段。

import plotly.express as px

def plotly_corr_plot(df,w,h):
    fig = px.imshow(df.corr())
    fig.update_layout(
        autosize=False,
        width=w,
        height=h,)
    fig.show()

解决方案 17：

您可以使用heatmap()seaborn 查看不同特征之间的相关性：

import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns

co_matrix=dataframe.corr()
plt.figure(figsize=(15,20))
sns.heatmap(co_matrix, square=True, cbar_kws={"shrink": .5})

解决方案 18：

请检查以下可读代码

import numpy as np
import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt
plt.figure(figsize=(36, 26))
heatmap = sns.heatmap(df.corr(), vmin=-1, vmax=1, annot=True)
heatmap.set_title('Correlation Heatmap', fontdict={'fontsize':12}, pad=12)```

  [1]: https://i.sstatic.net/I5SeR.png

解决方案 19：

corrmatrix = df.corr()
corrmatrix *= np.tri(*corrmatrix.values.shape, k=-1).T
corrmatrix = corrmatrix.stack().sort_values(ascending = False).reset_index()
corrmatrix.columns = ['Признак 1', 'Признак 2', 'Корреляция']
corrmatrix[(corrmatrix['Корреляция'] >= 0.7) + (corrmatrix['Корреляция'] <= -0.7)]
drop_columns = corrmatrix[(corrmatrix['Корреляция'] >= 0.82) + (corrmatrix['Корреляция'] <= -0.7)]['Признак 2']
df.drop(drop_columns, axis=1, inplace=True)
corrmatrix[(corrmatrix['Корреляция'] >= 0.7) + (corrmatrix['Корреляция'] <= -0.7)]
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