내일배움캠프+데이터분석

def plotScatterMatrix(df, plotSize, textSize):

df: Pandas DataFrame.
plotSize: 그래프의 크기를 지정하는 값.
textSize: 상관 계수 텍스트의 크기.

df = df.dropna('columns') : NaN 값을 포함하는 열을 제거합니다.

ax = pd.plotting.scatter_matrix(df, alpha=0.75, figsize=[plotSize, plotSize], diagonal='kde') : Pandas의 scatter_matrix 함수를 사용하여 산점도 행렬을 생성

corrs = df.corr().values
상관 행렬 계산: 선택된 열들 간의 상관 관계를 계산하여 corrs 변수에 저장합니다.

def plotPerColumnDistribution(df, nGraphShown, nGraphPerRow):
• 함수 정의: plotPerColumnDistribution라는 이름의 함수를 정의합니다. 매개변수는 다음과 같습니다:
• df: 분석할 Pandas DataFrame.
• nGraphShown: 표시할 그래프의 최대 개수.
• nGraphPerRow: 각 행에 표시할 그래프의 개수.

def plotCorrelationMatrix(df, graphWidth):
• 함수 정의: plotCorrelationMatrix라는 이름의 함수를 정의합니다. 매개변수는 다음과 같습니다:
• df: 분석할 Pandas DataFrame.
• graphWidth: 그래프의 너비를 지정하는 값.