计算与 pandas 的 Spearman 相关性答案

【问题标题】：Compute Spearman correlation with pandas计算与 pandas 的 Spearman 相关性
【发布时间】：2019-04-15 05:34:29
【问题描述】：

当按降序排序时，我必须计算我计算的 (name, score) list 之间的 Spearman 相关性。

您可以假设没有固定等级，这意味着可以使用更简单的 Spearman 计算形式。

我可以在不使用scipy 的情况下计算吗？我试过使用scipy.stats 模块，但什么也没发生。我也可以使用scipy。

 import scipy.stats
 x=[['x',0.212],['a', 0.324],['s', -2.432], ['b',0.2342],['x', -3.232]]
 def spearman(l):
    c = []
    for i in l:
         c.append(scipy.stats.pearsonr(i,i+1))
    return c
 computed_spearman = spearman(x)

我收到以下错误：

Traceback（最近一次调用最后一次）：文件“”，第 2 行，in TypeError：只能将列表（不是“int”）连接到列表

【问题讨论】：

错误是由表达式 i+1 引起的。我将是一个列表，例如['x', 0.212]，在您的第一次迭代中， i+1 将尝试将 1 附加到列表中。你的意思是在列表中取第 i 个元素吗？
另外我不明白你为什么使用 pearsonr 而不是 spearmanr 以及 pandas 如何适应所有这些。也许您可以改写您的问题以明确您想要做什么。

标签： python python-3.x scipy

【解决方案1】：

如果您想使用 pandas 计算 spearman 相关性，您可以按以下方式进行：

import pandas as pd

x = [['x',0.212], ['a', 0.324], ['s', -2.432], ['b',0.2342], ['x', -3.232]]

df = pd.DataFrame(data=x)
df.corr(method='spearman')

但是，我认为这对您的数据没有任何意义。也许你可以澄清你的意图。

【讨论】：