计算出spearman相关系数以后，对于相关系数大于0.8的特征，两者保留其一，怎么用python代码实现

可以使用Pandas和Scipy库来计算Spearman相关系数并进行特征选择。以下是示例代码：

import pandas as pd
from scipy.stats import spearmanr

# 创建包含特征数据的DataFrame
data = pd.DataFrame({'feature1': [1, 2, 3, 4, 5],
                     'feature2': [2, 4, 6, 8, 10],
                     'feature3': [3, 6, 9, 12, 15]})

# 计算Spearman相关系数矩阵
corr_matrix, _ = spearmanr(data)

# 标记需要保留的特征
keep = [True] * len(data.columns)
for i in range(len(data.columns)):
    for j in range(i):
        if corr_matrix[i, j] > 0.8:
            if data.columns[j] != 'target':  # 保留目标特征
                keep[j] = False

# 过滤需要删除的特征
filtered_data = data.loc[:, keep]

print(filtered_data)

在这个例子中，我们创建了一个包含三个特征的DataFrame，并计算了它们之间的Spearman相关系数矩阵。然后，我们遍历矩阵并标记需要保留的特征。最后，我们使用一个布尔列表来索引DataFrame并保留需要的特征。