【发布时间】：2020-11-18 10:57:49
【问题描述】：
我正在尝试为存储在 Pandas 数据框中的大型数据矩阵计算 Kendall 的 tau。使用 corr 函数，method='kendall'，我收到 NaN 的一行只有一个值（重复数组的长度）。有没有办法解决它？同样的问题也发生在 Spearman 的相关性上，大概是因为 Python 不知道如何对具有单个重复值的数组进行排名，这让我有了 Pearson 的相关性——由于它的正态性和线性假设，我犹豫使用它.
非常感谢任何建议！
【问题讨论】：
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当输入恒定时，皮尔逊的相关系数没有定义，所以从技术上讲，
nan是正确的结果。 -
但我对 Pearson 没有这个问题——只有 Kendall 和 Spearman。
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Spearman 基本上是 Pearson 应用到这个行列的。如果其中一个输入的所有等级都相同，则 Spearman 系数也应为
nan。 -
那我不明白为什么我的 Pearson 矩阵没问题，但我的 Spearman 的错误列与 Tau 相同。这是 Pandas / SciPy 的问题吗？
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皮尔逊矩阵中常量输入的值是多少？什么代码计算该值？如果其中一个输入是常量，则最新版本的 SciPy 中的函数
scipy.stats.pearsonr将返回nan。
标签： python pandas scipy statistics correlation