Para facilitar a visualização podemos incluir cores na matriz de correlação:
import seaborn as sns
variaveis_numericas = df.drop(["cod_ibge","distritos"], axis=1)
cm = sns.color_palette( "Spectral", as_cmap=True)
variaveis_numericas.corr().style.background_gradient(cmap = cm)
hoje, com a Alura e o Google Gemini
Oi Christiaan, tudo bem?
Nossa que legal! Gostei muito dessa dica, isso ajuda a visualizar as relações entre variáveis em um conjunto de dados, além de facilitar a interpretação dos resultados.
Obrigada por compartilhar essa sugestão, com certeza poderá ajudar outros alunos!
Caso surja alguma dúvida, é só compartilhar no fórum.
Abraços e bons estudos!