Python3で各サンプルごとに相関係数を算出する方法
前提条件・実装したい事
Pythonを使用して、既存のDataFrame(下記の「加工前のデータセット(df)」)を基に相関係数
を排出したいと思っています。
具体的なデータセットのイメージとしては、下記の「加工後のデータセット」の様な感じです。
加工前のデータセット(df)
|Weight(g)|Long axis|Short axis|Grain thickness|Sumple_vert|BeanNumber_vert|
|:--|:--:|--:|--:|--:|--:|
|0.43|0.92|0.91|0.73|くるみ豆|B2|
|0.4 |0,90|0.89|0.56|くるみ豆|B2|
|0.45|1.04|0.97|0.63|くるみ豆|B2|
|0.41|...||||
||0.4|0.97|0.92|0.74|五葉黒豆|B6|
|0.35|0.97|0.88|0.51|五葉黒豆|B6||
|0.43|...||||
|0.51|1.21|0.95|0.77|濃緑丸豆|B39|
|0.43|0.92|0.85|0.83|濃緑丸豆|B39|
|0.43|0.93|0.90|0.55|濃緑丸豆|B39|
|0.48|1.10|0.96|0.67|濃緑丸豆|B39|
|0.38|0.91|0.85|0.54|濃緑丸豆|B39|
加工後のデータセット
Weight(g) Long axis Short axis Grain thickness
B2 Weight(g) 1.000000 0.088743 -0.085762 -0.048301
B2 Long axis 0.088743 1.000000 0.027861 0.210807
B2 Short axis -0.085762 0.027861 1.000000 0.401890
B2 Grain thickness -0.048301 0.210807 0.401890 1.000000
-----------------------------------------------------------------------
B6 Weight(g) 1.000000 0.088743 -0.085762 -0.048301
B6 Long axis 0.088743 1.000000 0.027861 0.210807
B6 Short axis -0.085762 0.027861 1.000000 0.401890
B6 Grain thickness -0.048301 0.210807 0.401890 1.000000
実装するにあたり考えたアプローチ
・ブーリアンインデックスを用いて、各「"BeanNumber_vert"」ごとに(B2,B3,B4...というように)相関係数を排出しようとしましたが、df3が以下の様な画像になりました。その際に識別のために右端の列に対応する「"BeanNumber_vert"」の列が作成できませんでした。
lst5 = []
for BeanNumber in list(df["BeanNumber_vert"]):
df1 = df[df["BeanNumber_vert"] == BeanNumber].corr()
lst5.append(df1)
df3 = pd.concat(lst5)
・ブーリアンインデックスで上手く「"BeanNumber_vert"」の塊ごとに相関係数を排出できないのであれば、groupbyで解決をしようと試みました。
相関係数を求めるにあたり、相関係数 ＝ 共分散 ÷ （要素１の標準偏差 × 要素２の標準偏差）の式を実装する際にgroupbyで標準偏差までは求められても、共分散を出すにあたって、偏差を出す事ができませんでした。
分散に√をつければ、実装できなくもなさそうですが、あまりにかけ離れている気がしたので断念しました。
Basedata=df.groupby('BeanNumber_vert')
Std_data =Basedata.std()
Std_data = Std_data.rename(columns=lambda s: s+"_Std")
Var_data = Basedata.var()
Var_data = Var_data.rename(columns=lambda s: s+"_Var")
教えて頂きたい事
相関係数を算出するにあたってブーリアンインデックスを使っての実装を試みていたのですが、上記の「加工後のデータセット」の様に右端にBeanNumberを追加できません。
算出される相関係数を識別するためのBeanNumberを追加する方法を教えて頂きたいです。
これに限らず、実装できればそれで良いので、これ以外の方法でも大丈夫ですので、教えて頂けたら幸いです。
補足情報（FW/ツールのバージョンなど）
Python3.7
Jupyter NoteBook
お忙しいとは思いますが、よろしくお願いいたします。
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