df_sex = df["sex"].apply(lambda x: 1 if x=="Male" else 0) applyを通じて渡されたGenderをxとして、xがMaleなら1、Maleではないなら0を返すという意味。

import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt import seaborn as sns plt.figure(figsize=(10,8)) sns.heatmap(df.corr(), vmin=-1.0, vmax=1.0, annot=True, cmap='coolwarm', linewidths=0.1) * sns.heatmap() →seabornライブラリのheatmap関数を…

目的変数(質的変数)のクラス毎のデータ抽出 #データフレームの再帰代入 df[df["質的変数名"] == 0] #query関数を使う df.query("質的変数名 == 0") #連続変数を質的変数のカテゴリ(0/1)の場合に分ける df1 = df.query("質的変数==0")["連続変数"] df2 = df.q…