df.corr()は、pandasのDataFrameオブジェクトに対して呼び出されるメソッドであり、相関行列（correlation matrix）を計算します。相関行列は、データフレームの数値列間の相関係数を表す行列です。
使い方
基本的な構文
df.corr(method='pearson', min_periods=1)
主な引数
method（オプション）: 相関係数の計算方法を指定します。デフォルトは'pearson'です。他の指定可能なオプションには、'kendall'（ケンドールの順位相関係数）や'spearman'（スピアマンの順位相関係数）があります。min_periods（オプション）: 相関係数を計算するために必要な最小の観測値の数を指定します。デフォルトは1です。
df.corr()は、データフレームの各数値列の間の相関係数を計算し、新しいデータフレームとして返します。相関係数は、-1から1までの値を取ります。1に近づくほど正の相関があり、-1に近づくほど負の相関があります。0に近い場合は相関がほとんどないことを示します。
使い方
import pandas as pd data = {'A': [1, 2, 3, 4, 5], 'B': [5, 4, 3, 2, 1], 'C': [1, 1, 1, 1, 1]} df = pd.DataFrame(data) correlation_matrix = df.corr() print(correlation_matrix)
出力結果は以下のようになります：
A B C A 1.0 -1.0 NaN B -1.0 1.0 NaN C NaN NaN NaN
相関行列は対称行列となり、対角線上の要素は必ず1になります。欠損値は、データが存在しない場合や標準偏差が0の場合など、相関係数を計算できない場合に表示されます。
使用例(scikit-learnのboston)
display(df.corr().round(2))
このようにdf.corr()を使用することで、データフレーム内の数値列の相関関係を簡単に調べることができます。
