我有下表 cat_data ：
organization_id amount date mcc category category_id
0 4026 221.13 2017-03-07 3504.0 Lodging 268 1
1 4029 671.40 2017-03-08 3000.0 Airfare 269 1
2 4045 116.10 2017-03-10 3000.0 Airfare 269 1
4 28 0.00 2017-05-25 5734.0 Uncategorized 1054
5 28 89.00 2017-05-25 5734.0 Uncategorized 1054
我要尝试的是，以确定mcc是否是category_id的预测变量。我想按organization_id分组，看看是否在该组织内，mcc是category_id的预测变量。 理想情况下，我可以跨组织查看，并查看mcc是否整体上可以作为category_id的预测变量，但是让模型仅检查organization_id组内的mcc / category_id代码（每个组具有不同的category_id，因此，如果我没有组，则无法进行回归）。 Category_id和mcc是多类的。当我运行此代码时：
cat_data.groupby('organization_id')['mcc', 'category_id'].corr()
我得到：
organization_id
mcc category_id
1 mcc 1.000000 0.085130
category_id 0.085130 1.000000
2 mcc 1.000000 -0.302497
category_id -0.302497 1.000000
当我运行它时：
cat_data.groupby('organization_id')['mcc', 'category_id'].corr().unstack().iloc[:,1].mean()
我的平均得分为 0.0138 。那将是我如何解释MCC对预测类别ID的影响？
我可以使用一些有关我要去哪里出错的指导。目的是查看mcc和category_id是否相关，以及是否可以将mcc用作预测category_id的预测器。