20212変数間のデータ分析や相関を分析するために散布図が使われます。散布図の特徴としましては、データ1点ごとの位置や分布、相関関係を視覚的に把握できるということになります。デメリットとしては、2変数間の分析しか行えないこと、相関の強さを視覚的にだいたい確認することしかできず、相関係数といった数値で確認できないことです。データの読み込み今回はチップのデータセットを読み込みます。支払総額(total_bill)とチップ(tip)の散布図を表示します。y='tip')ざっくりですが、正の相関がありそうだということが見てとれます。相関係数を表示します。1tips.corr()相関係数は0.67となり、やや相関があるようです。(相関係数は一般的に1に近いほど正の相関が強く、-1に近いほど負の相関が強いということになります。)さらに喫煙者と非喫煙者に絞り込んで相関を見てみます。hue='smoker')1つのグラフだと見づらいため、2つのグラフに分けてみます。col='smoker')右図の非喫煙者の方が正の相関が強いように見えます。非喫煙者の相関係数を見てみます。1tips[tips.smoker=='No'].corr()0.82とより強い相関があることが確認できました。食事の時間帯に絞り込んで相関を確認していきます。edgecolor='w')下側の2つの図(非喫煙者のグラフ)が上図よりも相関が強いようです。ランチ(左)と夕食(右)を比較した場合では、どちらも同じ程度の相関があるように見えます。そこでそれぞれの相関係数を確認します。非喫煙者のランチ帯の相関係数を確認します。'Lunch')].corr()次に非喫煙者の夕食帯の相関係数を確認します。'Dinner')].corr()ランチ帯の相関係数が0.83、夕食帯の相関係数が0.81と、ややランチ帯の方が相関が強いことが分かりました。(実行環境としてGoogleさんのColaboratoryを使用ています。)次回は、ヒートマップを使って大量データの相関を見ていきます。