¿Cómo Crear una Array de Correlación usando Pandas?

La correlación es una técnica estadística que muestra cómo se relacionan dos variables. El método pandas dataframe.corr() se utiliza para crear la array de correlación. Se utiliza para encontrar la correlación por pares de todas las columnas en el marco de datos. Cualquier valor de na se excluye automáticamente. Para cualquier columna de tipo de datos no numérico en el marco de datos, se ignora.
Para crear una array de correlación usando pandas, se deben seguir estos pasos: 
 

1. Obtener los datos.
2. Cree el DataFrame usando Pandas.
3. Crear array de correlación usando Pandas

Ejemplo 1: 
 

# import pandas
import pandas as pd
 
# obtaining the data
data = {'A': [45, 37, 42],
        'B': [38, 31, 26],
        'C': [10, 15, 17]
        }
# creation of DataFrame
df = pd.DataFrame(data)
 
# creation of correlation matrix
corrM = df.corr()
 
corrM

Producción:
 

Los valores en la diagonal muestran la correlación de una variable consigo misma, por lo tanto, la diagonal muestra la correlación 1.

Ejemplo 2: 
 

import pandas as pd
 
data = {'A': [45, 37, 42, 50],
        'B': [38, 31, 26, 90],
        'C': [10, 15, 17, 100],
        'D': [60, 99, 23, 56],
        'E': [76, 98, 78, 90]
        }
 
df = pd.DataFrame(data)
 
corrM = df.corr()
corrM

Producción: 
 

Ejemplo 3: 
 

import pandas as pd
 
# Integer and string values can
# never be correlated.
data = {'A': [45, 37, 42, 50],
        'B': ['R', 'O', 'M', 'Y'],
        }
 
df = pd.DataFrame(data)
 
corrM = df.corr()
corrM

Producción: 
 

Ejemplo 4: 
 

import pandas as pd
 
data = {'A': [45, 37, 42, 50],
        'B': ['R', 'O', 'M', 'Y'],
        'C': [56, 67, 68, 60],
               
        }
 
df = pd.DataFrame(data)
 
corrM = df.corr()
corrM

Producción: