pycorr

pycorr

변수 간의 상관 관계를 계산하는 간단한 라이브러리. 현재 공칭 변수 간의 상관 관계를 제공합니다.

Cramer'V 및 Tschuprow와 같은 통계적 방법론을 기반으로 범주 형 변수 간의 상관 관계를 측정 할 수 없습니다. 히트 맵 형태로 상관 관계를 플로팅하는 능력도 제공됩니다.

사용 예제

 import pandas as pd
from pycorrcat.pycorrcat import plot_corr, corr_matrix

df = pd.DataFrame([('a', 'b'), ('a', 'd'), ('c', 'b'), ('e', 'd')],
                  columns=['dogs', 'cats'])

correlation_matrix = corr_matrix(data, ['dogs', 'cats'])
plot_corr(df, ['dogs','cats'] )

개발 설정

VirtualEnV를 만들고 종속성을 설치하십시오.

• pip install -r requirements.dev.txt
• pip install -r requirements.txt 그런 다음 사전 커밋 후크를 설치하십시오 : pre-commit install 및 코드 변경을 계속하십시오.

로컬로 pre-commit 실행하여 파일을 확인하십시오

pre-commit run --all-files

릴리스 기록

• 0.1.4
  • 변경 : 문서 변경 (코드 변경 없음)
• 0.1.3
  • 추가 : 데이터 프레임을 전달하여 상관 관계 행렬을 얻는 기능
  • 추가 : 열 맵 형태로 상관 관계를 플로팅하는 기능
• 0.1.2
  • 첫 번째 릴리스로 추가되었습니다
• 0.1.1
  • 테스트 릴리스

저자와 기고자

Anurag Kumar Mishra - Github에 연결하거나 메일을 떨어 뜨립니다.

GNU 라이센스에 따라 배포됩니다. 자세한 내용은 LICENSE 참조하십시오.

github repo 링크 https://github.com/mavericksds/pycorr

기여

1. Fork It (https://github.com/mavericksds/pycorr)
2. 기능 분기 생성 ( git checkout -b feature/fooBar )
3. 변경 사항을 커밋하십시오 ( git commit -am 'Add some fooBar' )
4. 분기로 푸시 ( git push origin feature/fooBar )
5. 새 풀 요청을 만듭니다