Pythonデータ分析実践模擬試験第4回問24・5章データの評価（相関と検定）

相関行列

次のコードを実行したときの出力として、正しいものを1つ選べ。

import pandas as pd
df = pd.DataFrame({"a": [1, 2, 3], "b": [3, 2, 1], "c": [1, 2, 4]})
print(df.corr().round(2).loc["a", "b"], df.corr().round(2).loc["a", "c"])

A
-1.0 0.98
B
1.0 0.98
C
-1.0 -0.98
D
0.0 0.98

正解と解説を見る

正解：A

df.corr() は、列どうしの相関係数の行列（既定はピアソン）。対角成分は 1 で、行列は対称。method="spearman" で順位相関。

順	実行する行	実行後の変数
1	`import pandas as pd`	—
2	`df = pd.DataFrame({"a": [1, 2, 3], "b": [3, 2…`	df = DataFrame（3行×3列）
3	`print(df.corr().round(2).loc["a", "b"], df.co…`	df = DataFrame（3行×3列）
結果	実際の出力	-1.0 0.98

コードの実行後の df（DataFrame）。

A
正しい。a と b は完全な負の相関、a と c は強い正の相関。
B
誤り。b は a が増えると減る。
C
誤り。c は a と同じ向きに増える。
D
誤り。a と b は完全な負の相関。

学習のポイント：相関行列の可視化には、ヒートマップが便利。

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