列出大关联矩阵中的最高关联对？

您如何在与熊猫相关的矩阵中找到最相关的？关于如何使用R进行操作有很多答案（将相关性显示为有序列表，而不是大型矩阵或从Python或R中从大型数据集中获取高度相关对的有效方法），但我想知道如何做到这一点大熊猫？在我的情况下，矩阵为4460x4460，因此无法从视觉上做到。

您可以DataFrame.values用来获取数据的numpy数组，然后使用NumPy函数argsort()来获取最相关的对。

但是，如果要在熊猫中执行此操作，则可以unstack对DataFrame进行排序：

import pandas as pd
import numpy as np

shape = (50, 4460)

data = np.random.normal(size=shape)

data[:, 1000] += data[:, 2000]

df = pd.DataFrame(data)

c = df.corr().abs()

s = c.unstack()
so = s.sort_values(kind="quicksort")

print so[-4470:-4460]

这是输出：

2192  1522    0.636198
1522  2192    0.636198
3677  2027    0.641817
2027  3677    0.641817
242   130     0.646760
130   242     0.646760
1171  2733    0.670048
2733  1171    0.670048
1000  2000    0.742340
2000  1000    0.742340
dtype: float64

@HYRY的答案是完美的。只是通过添加更多逻辑来避免重复和自相关以及正确的排序来构建该答案：

import pandas as pd
d = {'x1': [1, 4, 4, 5, 6], 
     'x2': [0, 0, 8, 2, 4], 
     'x3': [2, 8, 8, 10, 12], 
     'x4': [-1, -4, -4, -4, -5]}
df = pd.DataFrame(data = d)
print("Data Frame")
print(df)
print()

print("Correlation Matrix")
print(df.corr())
print()

def get_redundant_pairs(df):
    '''Get diagonal and lower triangular pairs of correlation matrix'''
    pairs_to_drop = set()
    cols = df.columns
    for i in range(0, df.shape[1]):
        for j in range(0, i+1):
            pairs_to_drop.add((cols[i], cols[j]))
    return pairs_to_drop

def get_top_abs_correlations(df, n=5):
    au_corr = df.corr().abs().unstack()
    labels_to_drop = get_redundant_pairs(df)
    au_corr = au_corr.drop(labels=labels_to_drop).sort_values(ascending=False)
    return au_corr[0:n]

print("Top Absolute Correlations")
print(get_top_abs_correlations(df, 3))

给出以下输出：

Data Frame
   x1  x2  x3  x4
0   1   0   2  -1
1   4   0   8  -4
2   4   8   8  -4
3   5   2  10  -4
4   6   4  12  -5

Correlation Matrix
          x1        x2        x3        x4
x1  1.000000  0.399298  1.000000 -0.969248
x2  0.399298  1.000000  0.399298 -0.472866
x3  1.000000  0.399298  1.000000 -0.969248
x4 -0.969248 -0.472866 -0.969248  1.000000

Top Absolute Correlations
x1  x3    1.000000
x3  x4    0.969248
x1  x4    0.969248
dtype: float64

很少有没有冗余变量对的行解决方案：

corr_matrix = df.corr().abs()

#the matrix is symmetric so we need to extract upper triangle matrix without diagonal (k = 1)

sol = (corr_matrix.where(np.triu(np.ones(corr_matrix.shape), k=1).astype(np.bool))
                  .stack()
                  .sort_values(ascending=False))

#first element of sol series is the pair with the biggest correlation

然后，您可以遍历变量对的名称（pandas.Series多索引）及其值，如下所示：

for index, value in sol.items():
  # do some staff

结合@HYRY和@arun的某些功能，可以df使用以下命令在一行中打印数据帧的最高相关性：

df.corr().unstack().sort_values().drop_duplicates()

注意：一个缺点是，如果您具有1.0的相关性，而该相关性本身并不是一个变量，则drop_duplicates()添加会删除它们

使用下面的代码按降序查看相关性。

# See the correlations in descending order

corr = df.corr() # df is the pandas dataframe
c1 = corr.abs().unstack()
c1.sort_values(ascending = False)

您可以通过替换数据来根据此简单代码以图形方式进行操作。

corr = df.corr()

kot = corr[corr>=.9]
plt.figure(figsize=(12,8))
sns.heatmap(kot, cmap="Greens")

这里有很多好的答案。我找到的最简单的方法是上述一些答案的组合。

corr = corr.where(np.triu(np.ones(corr.shape), k=1).astype(np.bool))
corr = corr.unstack().transpose()\
    .sort_values(by='column', ascending=False)\
    .dropna()

用于itertools.combinations从熊猫自己的相关矩阵中获取所有唯一的相关性.corr()，生成列表列表并将其反馈回DataFrame中，以便使用“ .sort_values”。设置ascending = True为在顶部显示最低的相关性

corrank使用DataFrame作为参数，因为它需要.corr()。

  def corrank(X: pandas.DataFrame):
        import itertools
        df = pd.DataFrame([[(i,j),X.corr().loc[i,j]] for i,j in list(itertools.combinations(X.corr(), 2))],columns=['pairs','corr'])    
        print(df.sort_values(by='corr',ascending=False))

  corrank(X) # prints a descending list of correlation pair (Max on top)

我不想让unstack这个问题复杂化，因为我只是想在功能选择阶段删除一些高度相关的功能。

因此，我得到了以下简化的解决方案：

# map features to their absolute correlation values
corr = features.corr().abs()

# set equality (self correlation) as zero
corr[corr == 1] = 0

# of each feature, find the max correlation
# and sort the resulting array in ascending order
corr_cols = corr.max().sort_values(ascending=False)

# display the highly correlated features
display(corr_cols[corr_cols > 0.8])

在这种情况下，如果要删除相关特征，则可以映射过滤后的corr_cols数组并删除奇数索引（或偶数索引）的特征。

我在这里尝试一些解决方案，但后来我想出了自己的解决方案。我希望这可能对下一个有用，所以我在这里分享：

def sort_correlation_matrix(correlation_matrix):
    cor = correlation_matrix.abs()
    top_col = cor[cor.columns[0]][1:]
    top_col = top_col.sort_values(ascending=False)
    ordered_columns = [cor.columns[0]] + top_col.index.tolist()
    return correlation_matrix[ordered_columns].reindex(ordered_columns)

这是@MiFi的改进代码。该顺序为绝对值，但不排除负值。

   def top_correlation (df,n):
    corr_matrix = df.corr()
    correlation = (corr_matrix.where(np.triu(np.ones(corr_matrix.shape), k=1).astype(np.bool))
                 .stack()
                 .sort_values(ascending=False))
    correlation = pd.DataFrame(correlation).reset_index()
    correlation.columns=["Variable_1","Variable_2","Correlacion"]
    correlation = correlation.reindex(correlation.Correlacion.abs().sort_values(ascending=False).index).reset_index().drop(["index"],axis=1)
    return correlation.head(n)

top_correlation(ANYDATA,10)

以下功能可以解决问题。这个实现

• 删除自相关
• 删除重复项
• 可以选择前N个最相关的功能

并且它也是可配置的，因此您既可以保留自相关，也可以保留重复。您还可以根据需要报告尽可能多的功能对。

def get_feature_correlation(df, top_n=None, corr_method='spearman',
                            remove_duplicates=True, remove_self_correlations=True):
    """
    Compute the feature correlation and sort feature pairs based on their correlation

    :param df: The dataframe with the predictor variables
    :type df: pandas.core.frame.DataFrame
    :param top_n: Top N feature pairs to be reported (if None, all of the pairs will be returned)
    :param corr_method: Correlation compuation method
    :type corr_method: str
    :param remove_duplicates: Indicates whether duplicate features must be removed
    :type remove_duplicates: bool
    :param remove_self_correlations: Indicates whether self correlations will be removed
    :type remove_self_correlations: bool

    :return: pandas.core.frame.DataFrame
    """
    corr_matrix_abs = df.corr(method=corr_method).abs()
    corr_matrix_abs_us = corr_matrix_abs.unstack()
    sorted_correlated_features = corr_matrix_abs_us \
        .sort_values(kind="quicksort", ascending=False) \
        .reset_index()

    # Remove comparisons of the same feature
    if remove_self_correlations:
        sorted_correlated_features = sorted_correlated_features[
            (sorted_correlated_features.level_0 != sorted_correlated_features.level_1)
        ]

    # Remove duplicates
    if remove_duplicates:
        sorted_correlated_features = sorted_correlated_features.iloc[:-2:2]

    # Create meaningful names for the columns
    sorted_correlated_features.columns = ['Feature 1', 'Feature 2', 'Correlation (abs)']

    if top_n:
        return sorted_correlated_features[:top_n]

    return sorted_correlated_features

我最喜欢Addison Klinke的帖子，因为它是最简单的，但它最喜欢使用Wojciech Moszczyzysk的建议进行过滤和制图，但是扩展了该过滤器以避免绝对值，因此给定一个大的相关矩阵，对其进行过滤，制图然后对其进行展平：

创建，过滤和绘制图表

dfCorr = df.corr()
filteredDf = dfCorr[((dfCorr >= .5) | (dfCorr <= -.5)) & (dfCorr !=1.000)]
plt.figure(figsize=(30,10))
sn.heatmap(filteredDf, annot=True, cmap="Reds")
plt.show()

功能

最后，我创建了一个小函数来创建相关矩阵，对其进行过滤，然后对其进行展平。作为一个想法，它可以很容易地扩展，例如不对称的上下限等。

def corrFilter(x: pd.DataFrame, bound: float):
    xCorr = x.corr()
    xFiltered = xCorr[((xCorr >= bound) | (xCorr <= -bound)) & (xCorr !=1.000)]
    xFlattened = xFiltered.unstack().sort_values().drop_duplicates()
    return xFlattened

corrFilter(df, .7)