Python 分类变量和数值变量之间的相关性：类型错误

我在计算分类变量和数值变量之间的相关性时遇到了一些问题。 我有一个数据集（标题（5）如下所示）：

我想找出C和Label之间的关系。因为C包含分类变量，所以我使用了一个伪变量，如下所示：

df_dummies = pd.get_dummies(df['C'])
del df_dummies[df_dummies.columns[-1]]
df_new = pd.concat([df, df_dummies], axis=1)
del df_new['C]

但是，当我计算相关性时，如下所示

x = df_new.values
correlation_matrix = np.corrcoef(x.T)
print(correlation_matrix)

我得到这个错误：

TypeError: unsupported operand type(s) for /: 'str' and 'int'

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如果为了解决问题，我在计算相关性时遗漏了一个步骤，您能告诉我吗？

回想一下相关性的定义是

r=cov（X，Y）/sqrt（var（X）var（Y））

所以你不能和常数有关联，因为它的方差是0，C总是gt2016。但假设存在变化，以下代码将用于获取标签和每个C值之间的相关性：

df=pd.DataFrame（{'A'：['a1'，'a2'，'b13'，'a5'，'b12']，'C'：['gt2016']*4+['hi']，'Label'：[0,0,0,1,1]}）
df_dummies=pd.get_dummies（df['C']）
df_new=pd.concat（[df.drop（'C'，轴=1），df_假人]，轴=1）
df_new.corr（）

谢谢卡梅伦。是的，你完全正确。实际上，它们是前5个变量，我的C列只包含两个可能的值，

gt2016

和

l2016

。

TypeError: unsupported operand type(s) for /: 'str' and 'int'