Pandasで2つの列間の相関関係を取得する方法

Pandasでは、.corr()メソッドを使うことで、DataFrame内の2つの列（カラム）間の相関係数を簡単に求めることができます。デフォルトではピアソンの相関係数が計算され、その値は-1から1の範囲で表されます。値が1に近いほど正の相関が強く、-1に近いほど負の相関が強いことを意味します。ここでは、具体的な例を通してこのメソッドの使い方を解説します。

手順

• サイズ変更可能な2次元の表形式データであるDataFrame（df）を作成します。
• 入力のDataFrame（df）を表示して内容を確認します。
• 相関を調べたい列名をcol1とcol2という変数に代入します。
• df[col1].corr(df[col2])を使って2列間の相関係数を計算し、変数corrに保存します。
• 計算結果のcorrを表示します。

コード例

import pandas as pd

df = pd.DataFrame(
    {
        "x": [5, 2, 7, 0],
        "y": [4, 7, 5, 1],
        "z": [9, 3, 5, 1]
    }
)
print("入力DataFrame:\n", df)

col1, col2 = "x", "y"
corr = df[col1].corr(df[col2])
print(f"{col1}と{col2}の相関係数は: {round(corr, 2)}")

col1, col2 = "x", "x"
corr = df[col1].corr(df[col2])
print(f"{col1}と{col2}の相関係数は: {round(corr, 2)}")

col1, col2 = "x", "z"
corr = df[col1].corr(df[col2])
print(f"{col1}と{col2}の相関係数は: {round(corr, 2)}")

col1, col2 = "y", "x"
corr = df[col1].corr(df[col2])
print(f"{col1}と{col2}の相関係数は: {round(corr, 2)}")

実行結果

入力DataFrame:
   x  y  z
0  5  4  9
1  2  7  3
2  7  5  5
3  0  1  1
xとyの相関係数は: 0.41
xとxの相関係数は: 1.0
xとzの相関係数は: 0.72
yとxの相関係数は: 0.41

結果のポイント

同じ列同士（「x」と「x」など）の相関係数は必ず1.0になります。また、「x」と「y」の組み合わせと「y」と「x」の組み合わせでは、どちらも同じ値0.41が返されることから、相関係数は列の順序に依存しないことも分かります。さらに、「x」と「z」の相関係数は0.72であり、比較的強い正の相関があることが読み取れます。