为什么dataframe 中新增一列，运用S pear man时关联性显示为nan呢，怎么解决nan 问题，可以举例吗

如我之前所述，当使用Spearman相关系数计算两列变量之间的相关性时，如果其中一列的所有值都相同，那么该列的秩次将全部相同，从而导致Spearman相关系数无法计算，从而出现NaN的结果。

为了解决这个问题，您可以考虑在计算Spearman相关系数之前，先对其中一列进行一些变换或者添加一些噪声，以增加数据的变异性，从而避免出现NaN的结果。另外，您也可以尝试使用其他相关系数，如Pearson相关系数，来计算数据的相关性，因为Pearson相关系数不受数据秩次的影响，可以处理出现NaN的情况。

以下是一个示例代码，演示如何解决出现NaN的情况：

import pandas as pd
import numpy as np
from scipy.stats import spearmanr

# 创建一个DataFrame，其中一列的所有值都相同
df = pd.DataFrame({'A': [1, 1, 1, 1, 1], 'B': [2, 4, 6, 8, 10]})

# 在DataFrame中添加一些噪声，以增加数据的变异性
df['A'] = df['A'] + 0.01 * np.random.randn(len(df))

# 计算Spearman相关系数
corr, pval = spearmanr(df['A'], df['B'])

# 打印结果
print('Spearman correlation: {:.3f}'.format(corr))

在这个示例中，我们首先创建了一个DataFrame，其中一列的所有值都相同。然后，我们向该列添加了一些噪声，以增加数据的变异性。最后，我们使用`spearmanr`函数计算了'A'列和'B'列之间的Spearman相关系数，并打印了结果。由于我们添加了噪声，因此我们得到了一个非NaN的结果。

希望这个示例能够帮助您解决问题。