python计算两个表格中的数据的spearman秩相关系数

要计算两个表格的Spearman秩相关系数，可以使用Python中的SciPy库。以下是一个示例代码：

import pandas as pd
from scipy.stats import spearmanr

# 读取两个表格数据
df1 = pd.read_csv('table1.csv')
df2 = pd.read_csv('table2.csv')

# 提取需要计算相关系数的列
col1 = df1['column1']
col2 = df2['column2']

# 计算Spearman秩相关系数
corr, _ = spearmanr(col1, col2)

print('Spearman秩相关系数:', corr)

其中，`table1.csv`和`table2.csv`分别是两个表格的数据文件，`column1`和`column2`分别是需要计算相关系数的列名。最后输出的`corr`即为Spearman秩相关系数的值。

相关问题

python计算两个表格中的数据的spearman秩相关系数，并将结果生成一个新的表格

好的，需要使用Python中的pandas和scipy库。以下是代码示例：

import pandas as pd
from scipy.stats import spearmanr

# 读取两个表格
table1 = pd.read_csv('table1.csv')
table2 = pd.read_csv('table2.csv')

# 计算Spearman秩相关系数
corr, p_value = spearmanr(table1['column1'], table2['column2'])

# 创建新的表格
result_table = pd.DataFrame({'Spearman Correlation': [corr], 'p-value': [p_value]})

# 将结果保存到CSV文件中
result_table.to_csv('result_table.csv', index=False)

请注意，需要将`column1`和`column2`替换为要比较的两个表格中的列的名称，以及将文件名替换为实际使用的文件名。

有表格data，包含10 个股票价格时间序列按照时间对齐(每一行为一天,每一列为一只股票价格)，现在利用python完成以下操作：4.计算10个股票日度收益率的同期相关性(包括 pearson 和 spearman 两种，时间窗口为100 天) 和交错 5 日的前后相关性。针对同期相关性给出的相关系数矩阵，设定不同阁值，将小于闯值的相关关系删除，构建 10 个股票间相关关系网络，可视化网络。

首先，我们需要导入相关的库和数据：

import pandas as pd
import numpy as np
import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt
from scipy.stats import pearsonr, spearmanr

data = pd.read_csv("data.csv", index_col=0)

接下来，我们可以计算每个股票的日度收益率并使用rolling函数计算同期相关性和交错5日前后相关性：

returns = data.pct_change()

rolling_pearson = returns.rolling(window=100).corr().iloc[1::2, 0].unstack()
rolling_spearman = returns.rolling(window=100).corr(method='spearman').iloc[1::2, 0].unstack()

shifted_returns = returns.shift(-5)
shifted_pearson = returns.corrwith(shifted_returns).iloc[1::2].unstack()
shifted_spearman = returns.corrwith(shifted_returns, method='spearman').iloc[1::2].unstack()

然后，我们可以使用seaborn库中的heatmap函数可视化相关系数矩阵：

sns.heatmap(rolling_pearson, cmap="coolwarm", center=0, annot=True, fmt=".2f")
plt.title("Rolling Pearson Correlation (window=100)")
plt.show()

sns.heatmap(rolling_spearman, cmap="coolwarm", center=0, annot=True, fmt=".2f")
plt.title("Rolling Spearman Correlation (window=100)")
plt.show()

sns.heatmap(shifted_pearson, cmap="coolwarm", center=0, annot=True, fmt=".2f")
plt.title("Shifted Pearson Correlation (lag=5)")
plt.show()

sns.heatmap(shifted_spearman, cmap="coolwarm", center=0, annot=True, fmt=".2f")
plt.title("Shifted Spearman Correlation (lag=5)")
plt.show()

最后，我们可以根据设定的阈值删除小于阈值的相关关系，然后使用networkx和matplotlib库可视化股票间的相关关系网络：

import networkx as nx

threshold = 0.5
corr_matrix = returns.corr()

# Remove correlations below threshold
corr_matrix[corr_matrix < threshold] = 0

# Create graph from correlation matrix
graph = nx.from_numpy_matrix(corr_matrix.values)

# Set node labels to be stock names
labels = {i: corr_matrix.columns[i] for i in range(len(corr_matrix.columns))}
nx.relabel_nodes(graph, labels, copy=False)

# Draw graph with spring layout
plt.figure(figsize=(10, 10))
pos = nx.spring_layout(graph, k=0.2, iterations=50)
nx.draw(graph, pos=pos, with_labels=True, node_size=1000, font_size=16, font_weight='bold')
plt.show()

以上就是完成操作4和5的完整代码。