序列化Python类别相关矩阵'

Question

我有一些数据为一个慈善机构，其中包括捐款金额和捐款人的一些信息如下。在

性别年龄国家捐赠金额

F 25英国15

F 65法国80

M 55德国54

F 41英国3

M 74法国99

我想找出哪些栏目与捐赠金额最密切相关，以便我可以进一步调查，例如，某些国家的捐赠额与其他国家相比很大，因此有针对性地进行调查是很好的。这是很容易做到的熊猫.corr（）函数，但这不适用于分类数据，如性别，只有数字数据，如年龄。在

有人知道我能做这件事吗？在

我读过关于使用熊猫。去拿假人（）将分类变量转换为虚拟/指标变量。问题是我有很多专栏，其中几个专栏有超过40个不同的人口统计类别，所以这个get非常大，非常快，很难解释（至少我一直是这样做的！）。在

我还发现这篇文章是说您可以使用spearmanr，但在其他地方也看到了不应该将spearmanr用于分类数据。这个熊猫.corr（method=spearman）方法也不适用于分类数据。 （^ a1）

这是我的第一个帖子，如果我没有很好地解释自己，我很抱歉！请让我知道，我会纠正任何需要。在

Answer 1

不确定Python中是否存在这种情况。但是在R中是这样的：

{a1}