分类数据的Python相关矩阵
我有一个慈善机构的一些数据，其中包含有人捐赠的金额和一些关于捐赠者的信息，如下所示 性别年龄国家捐赠金额 F 25英国15 F 65法国80 M 55德国54 F 41英国3 M 74法国99 我想找出哪些列与捐赠金额最密切相关，以便我可以进一步调查它们。例如，与其他国家相比，某些国家捐赠很多，因此最好针对它们。使用pandas.corr（）函数很容易做到这一点，但是这不适用于诸如性别之类的分类数据，而只适用于诸如年龄之类的数字数据 有人知道我能做这件事的方法吗 我读过关于使用pandas.get_dummies（）将分类变量转换为伪/指示符变量的内容。问题是我有相当多的专栏，其中有几个有超过40个不同的人口统计类别，所以这是非常大的，非常快，很难解释（至少我一直这样做！） 我还发现这篇文章说，您可以使用spearmanr，但在其他地方也看到，您不应该将spearmanr用于分类数据。pandas.corr（method=spearman）方法对分类数据也不起作用。 （） 这是我的第一篇帖子，如果我没有很好地解释我自己，我深表歉意！请让我知道，我会纠正任何需要的分类数据的Python相关矩阵,python,correlation,categorical-data,Python,Correlation,Categorical Data,我有一个慈善机构的一些数据，其中包含有人捐赠的金额和一些关于捐赠者的信息，如下所示 性别年龄国家捐赠金额 F 25英国15 F 65法国80 M 55德国54 F 41英国3 M 74法国99 我想找出哪些列与捐赠金额最密切相关，以便我可以进一步调查它们。例如，与其他国家相比，某些国家捐赠很多，因此最好针对它们。使用pandas.corr（）函数很容易做到这一点，但是这不适用于诸如性别之类的分类数据，而只适用于诸如年龄之类的数字数据 有人知道我能做这件事的方法吗 我读过关于使用pandas.ge