我是Python的新手，我需要绘制每个属性的相关系数与目标值之间的图表。我有一个包含大量值的输入数据集。我提供了样本数据集值，如下所示。我们需要预测特定消费者是否会离开公司，因此结果列是目标变量。
SALARY DUE RENT CALLSPERDAY CALL DURATION RESULT
238790 7 109354 0 6 YES
56004 0 204611 28 15 NO
671672 27 371953 0 4 NO
786035 1 421999 19 11 YES
89684 2 503335 25 8 NO
904285 3 522554 0 13 YES
12072 4 307649 4 11 NO
23621 19 389157 0 4 YES
34769 11 291214 1 13 YES
945835 23 515777 0 5 NO
在这里，如果你看到，结果列是String，其余列是整数。与结果类似，我也有很少的其他列（在示例中没有提到）具有字符串值。在这里，我需要计算包含字符串和整数值的列的值。 使用字典我已经为每个具有字符串值的列分配了一个值。 示例：结果列具有“是”或“否”。因此，赋值如下：
D = {'NO': 0, 'YES': 1}
并使用lambda函数，循环遍历数据集的每一列，用0替换NO，用1替换YES。 我尝试使用以下公式计算相关系数：
pearsonr(S.SALARY,targetVarible)
其中S是包含所有值的数据帧。 同样，我将循环遍历数据集的所有列，并再次计算目标变量的每列的相关系数。
这是计算相关系数的有效方法吗？ 因为，我的价值如下 （0.088327739664096655,1.1787456108540725e-25） e ^ -25似乎太小了。
还有其他方法可以计算吗？您是否建议使用任何其他方式来输入String值，以便与其他具有整数值的列（我使用的Dictionaries和lambdas除外）相比，它可以被视为整数？）
另外，我需要使用相同的代码绘制条形图。我计划使用matplotlib import pyplot作为plt库。
您是否会建议绘制条形图的任何其他功能。我主要使用sklearn库，numpy和pandas来使用它们的现有函数。 如果有人帮助我，那会很棒。感谢。
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如评论中所述，您可以使用df.corr（）来获取数据的相关矩阵。假设您的DataFrame的名称是df，您可以使用以下内容绘制相关性：
df_corr = df.corr()
df_corr[['RESULT']].plot(kind='hist')
Pandas DataFrames有一个使用matplotlib的绘图功能。您可以在此处了解详情：http://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/visualization.html