jupyter notebook 中具有不同数据集的 2 列之间的 Spearman 相关性与热图

Question

我想寻求与 2 个不同数据集的 Spearman 相关矩阵相关的支持，并将其生成为热图。

以下是示例数据：

表情	公关	指标
订婚	0.33	0.70
兴奋	0.33	0.15
专注	0.33	0.36
兴趣	0.67	0.47
放松	0.55	0.20
压力	0.44	0.40

由于这些数据不是从csv文件导入的（由于以后需要修改），所以是通过df创建的。并且使用 astype(float)

将值转换为浮点数

这里提供了我创建 df 和转换类型的方式。

data = {
    'Expression':['Engagement', 'Excitement', 'Focus','Interest','Relaxation','Stress'],
    'PR': ['0.33','0.33','0.33','0.67','0.55','0.44'],
    'Metrics': ['0.70','0.15','0.36','0.47','0.20','0.40']
    }

df['PR']=df['PR'].astype(float) #Converts object dtype to float
df['Metrics']=df['Metrics'].astype(float) #Converts object dtype to float

之后，如果我使用

df.corr()

，它只会提供如图所示的相关结果：

                      PR        Metrics
PR              1.000000       -0.048189
Metrics        -0.048189        1.000000

但是，我想生成的是一个 Spearman 相关矩阵，它显示了 PR 和 Metrics 中的 EACH 表达式之间的相关性，以及截图图像中提供的内容，包括 Metrics 的轴标题和 PR 在 X 或 Y 轴上。

这种情况我该怎么办？