1.0000 0.8427 -0.2350 0.3148 0.1639 0.2554 0.0051 NaN 0.0021 0.8427 1.0000 0.2638 0.4354 0.5722 0.4875 0.0058 NaN 0.0089 -0.2350 0.2638 1.0000 0.1824 0.6307 0.4182 0.0074 NaN 0.0097 0.3148 0.4354 0.1824 1.0000 0.4241 0.8579 -0.0033 NaN -0.0091 0.1639 0.5722 0.6307 0.4241 1.0000 0.6162 0.0013 NaN 0.0058 0.2554 0.4875 0.4182 0.8579 0.6162 1.0000 0.0076 NaN 0.0016 0.0051 0.0058 0.0074 -0.0033 0.0013 0.0076 1.0000 NaN 0.7793 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN 0.0021 0.0089 0.0097 -0.0091 0.0058 0.0016 0.7793 NaN 1.0000为什么会出现空值呢，用皮尔逊相关系数检验每各变量间的相关性时

出现空值（NaN）通常是因为数据缺失或无法计算相关系数引起的。在这种情况下，可能有某些变量之间的数据点不完整，或者具有相同值导致无法计算相关系数。

如果你想使用皮尔逊相关系数来检验变量之间的相关性，并且数据中存在空值，你可以考虑以下几种处理方式：

1. 数据清洗：对于包含空值的数据点，可以选择删除或填充空值。删除空值可能会导致数据量减少，而填充空值则需要选择适当的方法，如均值、中位数或插值等。

2. 相关性计算时忽略空值：在计算相关系数之前，可以选择忽略包含空值的数据点，只计算非空值数据点之间的相关性。

3. 使用其他相关性度量：除了皮尔逊相关系数，还有其他相关性度量方法，如Spearman相关系数或Kendall秩相关系数，它们对于处理空值或非线性关系可能更加鲁棒。

需要注意的是，根据数据集的特点和分析目的，选择合适的方法来处理空值是很重要的。