为什么用python计算三因子数据之间的相关系数都是空值？

可能是因为数据中存在缺失值，导致计算相关系数时出现空值。在Python中，可以使用pandas库中的corr()函数计算相关系数。如果数据中存在缺失值，可以使用dropna()函数将缺失值删除，或者使用fillna()函数对缺失值进行填充，然后再进行相关系数的计算。另外，还要注意数据类型是否正确，例如字符型数据无法计算相关系数。

相关问题

python数据处理中数据无空值生成的相关系数矩阵为什么会有空值

在Python中，如果数据处理时数据中没有缺失值，但是生成的相关系数矩阵中仍然存在空值，可能是由于数据中存在不变量（无方差）或者完全线性相关的变量所导致的。

不变量是指在整个数据集中，某个变量的取值都相同，例如所有数据的年龄都是18岁。这种情况下，该变量的方差为0，导致生成的相关系数矩阵中该变量与其他变量的相关系数均为NaN。

完全线性相关的变量是指在数据集中，两个或多个变量之间存在完全的线性关系，例如身高与身高的平方。这种情况下，生成的相关系数矩阵中存在多个变量之间的相关系数为1，从而导致矩阵的某些元素为NaN。

为了解决这个问题，可以使用正则化方法，例如岭回归或者lasso回归，来避免变量间的完全线性相关性，从而消除相关系数矩阵中的空值。同时，也可以人工检查数据中是否存在不变量，进行数据清洗。

python数据处理生成的相关系数矩阵为什么会有空值

在Python中，生成相关系数矩阵时可能会出现空值，这通常是由于数据中存在缺失值所导致的。相关系数矩阵是用来衡量两个变量之间的线性关系的，当数据中存在缺失值时，就会导致相关系数计算时的分母为0，从而导致相关系数的计算结果为NaN，即空值。

为了解决这个问题，可以使用数据填充方法来填充缺失值，例如使用均值、中位数或者插值法等。另外，在计算相关系数矩阵时，也可以使用“pairwise deletion”方法，即在计算某个相关系数时，只考虑两个变量都有值的数据点，而忽略缺失值所在的数据点，从而避免产生空值。