例えば、irisデータセットに対してpandasのcorrメソッドを使うと、こんな風に相関係数行列が出てくると思います。

python

df.corr(method='pearson')

ただ、相関係数のランキングを作りたい場合は、こんな感じで1列に並んでいた方が扱いやすかったりします。

そこで、相関係数を上の様に出力する関数を作ってみました。

python

import numpy as np
import pandas as pd

# 引数は、相関係数を作成したいdf
def calc_corr(df):
    # 相関係数行列を作成
    corr_mat = df.corr(method='pearson')

    # 行（列）サイズを取得
    n = corr_mat.shape[0]
    
    # 項目名を取得
    columns = corr_mat.columns.tolist()
    
    # 変数名1, 変数名2, 値を一つの配列に入れたものを作成
    # 相関係数行列の下三角部分（対角成分除く）だけ
    corr_ary = []
    var1_ary = []
    var2_ary = []
    for i in range(n):
        for j in range(i):
            if i == j:
                continue
            corr_ary.append(corr_mat.iloc[i,j])
            var1_ary.append(columns[i])
            var2_ary.append(columns[j])

    # dfにする
    df_new = pd.DataFrame([])
    df_new["var1"] = var1_ary
    df_new["var2"] = var2_ary
    df_new["corr"] = corr_ary
    
    return df_new

使用例は以下の通りです。

python

from sklearn import datasets

iris = datasets.load_iris()
df = pd.DataFrame(data=iris['data'], columns=iris['feature_names'])
corr(df)

これでさっきのdfが得られます。