在代码中，trian.corr('Age', 'Transported')这一行应该是错误的。正确的用法是通过DataFrame对象使用corr()方法计算相关系数矩阵，而不是直接使用corr()函数。
以下是一个示例代码来计算两个变量之间的相关系数：
import pandas as pd
# 创建示例数据集
data = {
'Age': [20, 30, 40, 50, 60],
'Transported': [1000, 2000, 3000, 4000, 5000]
}
df = pd.DataFrame(data)
# 计算相关系数
correlation_matrix = df[['Age', 'Transported']].corr()
# 获取相关系数值
correlation_value = correlation_matrix.loc['Age', 'Transported']
print("变量 Age 和变量 Transported 的相关系数:", correlation_value)
在上述示例中，我们创建了一个包含两个变量（Age和Transported）的示例数据集，并将其转换为DataFrame对象。然后，我们通过指定列名选择需要进行相关分析的两个变量，并调用corr()方法计算它们之间的相关系数矩阵。
最后，我们通过索引方式获取Age和Transported之间的相关系数值，并将其打印出来。
内容由零声教学AI助手提供，问题来源于学员提问
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// console.log("22222");
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