La solicitud

De Priya Shah, Directora de datos
Tu objetivo
Usando per_product del código inicial (columnas unit_price, units_sold, revenue, return_rate, margin, en ese orden), asigna a result un DataFrame con los 3 pares de columnas distintas que tengan la mayor correlación absoluta, de la más fuerte a la más débil: columnas var_1, var_2 (el par, siendo var_1 la que aparece primero en per_product) y r (la correlación con su signo, redondeada a 3), con el índice reiniciado.
- Usa el DataFrame
productspendiente - Usa el DataFrame
orderspendiente - Muestra exactamente
var_1var_2rpendiente
Orange is a positive correlation, blue a negative one; the stronger the colour, the closer r is to +1 or -1. The diagonal is always 1: every column matches itself.
Ver los números
| unit_price | units_sold | revenue | return_rate | margin | |
|---|---|---|---|---|---|
| unit_price | 1.00 | -0.43 | 0.38 | 0.16 | -0.23 |
| units_sold | -0.43 | 1.00 | 0.14 | -0.05 | 0.10 |
| revenue | 0.38 | 0.14 | 1.00 | 0.11 | -0.17 |
| return_rate | 0.16 | -0.05 | 0.11 | 1.00 | 0.04 |
| margin | -0.23 | 0.10 | -0.17 | 0.04 | 1.00 |
Tu código
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Solución de referencia
| product_id | name | category | subcategory | unit_price |
|---|---|---|---|---|
| 101 | Vale Velvet Loveseat | Furniture | Sofas | 1659.00 |
| 102 | Alder Oak Coffee Table | Furniture | Tables | 919.00 |
| 103 | Orchard Rattan Dining Chair | Furniture | Chairs | 789.00 |
| 104 | Upland Oak Bookcase | Furniture | Storage | 429.00 |
Mote revisa tu resultado
Presiona Ejecutar. Cada fila que cumple el objetivo se vuelve una luciérnaga en tu linterna.
Lo que recibe Priya, y por qué
DataFrames
Cargados como DataFrames de pandas, junto con pd y np.
products120 filas · 8 columnas
product_idintegernamevarcharcategoryvarcharsubcategoryvarcharunit_pricedecimalunit_costdecimallaunched_ondateis_activeboolean
| product_id | name | category | subcategory | unit_price | unit_cost | launched_on | is_active |
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 101 | Vale Velvet Loveseat | Furniture | Sofas | 1659.00 | NaN | 2023-09-11 | true |
| 102 | Alder Oak Coffee Table | Furniture | Tables | 919.00 | 503.50 | 2024-05-16 | true |
| 103 | Orchard Rattan Dining Chair | Furniture | Chairs | 789.00 | 429.87 | 2023-05-27 | true |
| 104 | Upland Oak Bookcase | Furniture | Storage | 429.00 | 214.70 | 2022-12-20 | true |
| 105 | Avery Leather Bed Frame | Furniture | Beds | 449.00 | 232.70 | 2021-08-31 | true |
orders12,000 filas · 7 columnas
order_idintegercustomer_idintegerorder_datetimestampstatusvarcharchannelvarcharshipping_feedecimalcoupon_codevarchar
| order_id | customer_id | order_date | status | channel | shipping_fee | coupon_code |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 1001 | 125 | 2023-01-01 20:51:19 | completed | web | 0.00 | NaN |
| 1002 | 156 | 2023-01-02 07:58:46 | completed | web | 0.00 | NaN |
| 1003 | 22 | 2023-01-02 10:25:27 | completed | marketplace | 4.99 | WELCOME10 |
| 1004 | 48 | 2023-01-02 11:21:51 | completed | marketplace | 4.99 | WELCOME10 |
| 1005 | 82 | 2023-01-02 11:43:36 | completed | web | 0.00 | WELCOME10 |
order_items30,338 filas · 6 columnas
order_item_idintegerorder_idintegerproduct_idintegerquantityintegerunit_pricedecimaldiscount_pctdecimal
| order_item_id | order_id | product_id | quantity | unit_price | discount_pct |
|---|---|---|---|---|---|
| 1 | 1001 | 121 | 9 | 31.99 | 0.00 |
| 2 | 1001 | 154 | 3 | 11.99 | 0.00 |
| 3 | 1002 | 154 | 4 | 11.99 | 0.00 |
| 4 | 1002 | 194 | 1 | 149.00 | 0.00 |
| 5 | 1002 | 193 | 2 | 19.99 | 0.00 |
returns1,673 filas · 5 columnas
return_idintegerorder_item_idintegerreturned_ondatereasonvarcharrefund_amountdecimal
| return_id | order_item_id | returned_on | reason | refund_amount |
|---|---|---|---|---|
| 1 | 14 | 2023-01-10 | damaged | 83.69 |
| 2 | 42 | 2023-01-10 | wrong_item | 19.99 |
| 3 | 105 | 2023-01-14 | wrong_item | 10.99 |
| 4 | 24 | 2023-01-16 | changed_mind | 26.99 |
| 5 | 126 | 2023-01-16 | late | 20.99 |
customers2,018 filas · 9 columnas
customer_idintegerfirst_namevarcharlast_namevarcharemailvarcharcityvarcharstatevarcharsignup_datedatesegmentvarcharreferral_sourcevarchar
| customer_id | first_name | last_name | city | state | signup_date | segment | referral_source | |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 1 | Owen | Hudson | owen.hudson@icloud.com | San Francisco | CA | 2022-06-02 | consumer | search |
| 2 | Douglas | Mendoza | dmendoza69@gmail.com | Atlanta | GA | 2022-06-02 | consumer | NaN |
| 3 | Henry | Brooks | hbrooks@lakesidecafe.com | Los Angeles | CA | 2022-06-04 | business | NaN |
| 4 | Brian | Graham | bgraham@bluecedarhomes.com | Seattle | WA | 2022-06-06 | business | |
| 5 | Kyle | Jimenez | kjimenez27@yahoo.com | Indianapolis | IN | 2022-06-07 | consumer | NaN |
employees60 filas · 8 columnas
employee_idintegerfirst_namevarcharlast_namevarchardepartmentvarchartitlevarcharmanager_idintegerhire_datedatesalaryinteger
| employee_id | first_name | last_name | department | title | manager_id | hire_date | salary |
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 1 | Catherine | Hale | Executive | Chief Executive Officer | NaN | 2016-03-01 | 285000 |
| 2 | Robert | Kim | Executive | Chief Operating Officer | 1 | 2017-01-09 | 235000 |
| 3 | Megan | Collins | Sales | Head of Sales | 1 | 2018-04-16 | 172000 |
| 4 | Chloe | Gutierrez | Sales | Account Executive | 3 | 2020-01-21 | 72000 |
| 5 | Frank | Bell | Sales | Account Executive | 3 | 2023-05-21 | 73000 |
web_sessions40,000 filas · 7 columnas
session_idintegercustomer_idintegerstarted_attimestampdevicevarcharsourcevarcharpages_viewedintegerconvertedboolean
| session_id | customer_id | started_at | device | source | pages_viewed | converted |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 1 | NaN | 2023-01-01 23:02:24 | mobile | paid | 1 | false |
| 2 | 18 | 2023-01-01 15:07:49 | desktop | paid | 1 | false |
| 3 | NaN | 2023-01-01 16:55:46 | desktop | direct | 7 | false |
| 4 | NaN | 2023-01-01 12:43:28 | mobile | organic | 3 | false |
| 5 | NaN | 2023-01-01 13:06:21 | mobile | social | 2 | false |
marketing_spend3,276 filas · 3 columnas
spend_datedatechannelvarcharamountdecimal
| spend_date | channel | amount |
|---|---|---|
| 2023-01-01 | paid | 492.99 |
| 2023-01-01 | 37.38 | |
| 2023-01-01 | social | 200.53 |
| 2023-01-02 | paid | 709.13 |
| 2023-01-02 | 64.13 |
La lección
Una llamada, todos los pares
El nivel 1 midió un solo par. Cuando una tabla tiene varias columnas numéricas, DataFrame.corr() las
mide todas a la vez y devuelve una matriz de correlación cuadrada: una fila y una columna por
variable, con r en cada celda.
per_product.corr().round(2)
Hay tres cosas que siempre se cumplen. La diagonal es 1 (cada columna contra sí misma). La matriz es
simétrica: la celda de precio y unidades es igual a la de unidades y precio. Y pandas usa las filas
donde ambas columnas tienen valores, así que los 9 productos sin costo siguen contando en todos los
pares que no involucran a margin.
Leerla como un mapa de calor
Veinticinco números son difíciles de escanear, así que la matriz suele dibujarse como un mapa de calor: una celda coloreada por par, con el número impreso dentro. Dos reglas vuelven honesto a un mapa de calor de correlaciones:
- Una escala fija de -1 a +1. Si los colores se estiran hasta el valor más fuerte de esta tabla, un 0.4 débil se pinta tan oscuro como lo sería un casi perfecto 0.95 en otra tabla.
- Una paleta divergente: un color para lo positivo, otro para lo negativo, y pálido cerca de cero. Aquí el naranja es positivo y el azul es negativo.
En el gráfico, la celda más oscura fuera de la diagonal es el precio contra las unidades vendidas, en azul.
Fuerte, moderada, débil
Una regla práctica común: |r| por encima de 0.7 es fuerte, de 0.3 a 0.7 moderada, por debajo de 0.3 débil. En los productos de Harbor & Pine solo dos pares son siquiera moderados: precio y unidades vendidas (-0.425) y precio e ingresos (0.375). Todo lo demás está por debajo de 0.25, y la tasa de devoluciones casi no se relaciona con nada.
Ordena los pares por valor absoluto y luego reporta el signo: “el precio y las unidades vendidas tienen la relación más fuerte, una negativa moderada”.
La granularidad cambia la respuesta
Podrías esperar que las unidades vendidas y los ingresos se muevan juntos con fuerza. Entre productos casi no lo hacen (r = 0.14), porque un producto que vende 900 unidades baratas puede ganar menos que uno que vende 50 sofás. Cuenta esos mismos dos números por mes y r es 0.95: los meses ocupados lo son en unidades y en dólares. Por pedido es 0.60. Una correlación describe las filas con las que la calculaste, así que di siempre qué es una fila.
Errores comunes
- Ordenar por r en lugar de |r|. Los pares negativos fuertes terminan al final.
- Contar los pares dos veces y conservar la diagonal. Usa solo las celdas por encima de la diagonal.
- Dejar que la escala de color flote. Fíjala de -1 a 1.
- Escribir “causa”. Una matriz muestra qué columnas están asociadas; di “está asociado con” o “tiende a ir con”, y revisa el diagrama de dispersión antes que nada.
¡Linterna encendida!
Practicaste: correlation matrixheatmapcorrelationassociation
- Resuelto
- Sin pistas
- Al primer intento
