在 scipy/pandas 中用 Pearson 的 r 删除 'nan'答案

【问题标题】：Dropping 'nan' with Pearson's r in scipy/pandas在 scipy/pandas 中用 Pearson 的 r 删除 'nan'
【发布时间】：2016-12-18 01:58:17
【问题描述】：

快速问题：有没有办法在 scipy 中将“dropna”与 Pearson 的 r 函数一起使用？我将它与熊猫一起使用，我的一些数据中有漏洞。我知道你以前可以在 older versions of scipy 中使用 Spearman 的 r 来抑制“nan”，但现在缺少该功能。

在我看来，这似乎是一种改进，所以我想知道我是否遗漏了一些明显的东西。

我的代码：

for i in range(len(frame3.columns)):    
    correlation.append(sp.pearsonr(frame3.iloc[ :,i], control['CONTROL']))

【问题讨论】：

是的，您可以为此使用dropna。你的问题是什么？
真的吗？每次我附加它时，我都会收到一个索引错误。我在上面添加了我的代码；放在哪里合适？
"...现在缺少该功能。" 您指的是nan_policy 参数吗？那仍然在spearmanr。实际上，您称为“旧版本”的链接是最新版本 0.18.0 的文档。你用的是什么版本？通过运行import scipy; print(scipy.__version__) 进行检查
@WarrenWeckesser 我想他可能把 spearman 和 pearson 搞混了。 scipy.stats.pearsonr 没有nan_policy

标签： pandas scipy nan pearson

【解决方案1】：

您也可以尝试创建临时数据帧，并使用 pandas 内置方法计算 pearson 相关性，或者在使用 sp.pearsonr 之前使用临时数据帧中的 .dropna 方法删除空值

for col in frame3.columns:    
     correlation.append(frame3[col].to_frame(name='3').join(control['CONTROL']).corr()['3']['CONTROL'])

【讨论】：

这是对加入的一些假设，例如：索引是兼容的

【解决方案2】：

你可以像这样使用np.isnan：

for i in range(len(frame3.columns)):    
    x, y = frame3.iloc[ :,i].values, control['CONTROL'].values
    nas = np.logical_or(x.isnan(), y.isnan())
    corr = sp.pearsonr(x[~nas], y[~nas])
    correlation.append(corr)

【讨论】：

我收到了错误AttributeError: 'numpy.ndarray' object has no attribute 'isnan'
@SteveScott：试试x.isnan()，而不是np.isnan(x)