我是 Python 新手，我需要在每个属性的相关系数与目标值之间绘制图表。我有一个包含大量值的输入数据集。我提供了如下示例数据集值。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，如果您看到，结果列是字符串，其余列是整数。与结果类似，我还有一些其他列（示例中未提及）具有字符串值。在这里，我需要计算同时具有字符串和整数值的列的值。使用字典，我为每个具有字符串值的列分配了一个值。示例：结果列有是或否。因此分配的值如下：
D = {'NO': 0, 'YES': 1}
并使用 lambda 函数，遍历数据集的每一列，并将 NO 替换为 0，将 YES 替换为 1。我尝试使用以下公式计算相关系数：
pearsonr(S.SALARY,targetVarible)
其中 S 是保存所有值的数据框。同样，我将遍历数据集的所有列，并计算每列与目标变量的相关系数。
这是计算相关系数的有效方法吗？因为，我得到的价值如下 (0.088327739664096655, 1.1787456108540725e-25) e^-25 似乎太小了。
有没有其他的计算方法？您是否会建议任何其他输入字符串值的方法，以便与具有整数值的其他列（我使用的字典和 lambda 除外）相比时，它可以被视为整数？
我还需要使用相同的代码绘制条形图。我打算使用 from matplotlib import pyplot as plt library。
你会建议任何其他功能来绘制条形图。我主要使用 sklearn 库、numpy 和 pandas 来使用它们的现有功能。如果有人帮助我，那就太好了。谢谢。