import numpy as np from scipy import stats from pandas import DataFrame as df data = df(('评分','评论人数','国家','导演','电影类型')) name = data.columns.tolist() dic = dict() for i in range(len(name)): dic.update({i:name[i]}) Spearmanr = df(stats.spearmanr(data.iloc[:,:])[0]) Spearmanr = Spearmanr.rename(columns = dic).T.rename(columns = dic) print(Spearmanr)如何检查索引的维度和索引

你可以使用`shape`属性来检查DataFrame的维度，使用`index`属性来查看索引。下面是一个示例：

import numpy as np
from scipy import stats
from pandas import DataFrame as df

data = df(('评分','评论人数','国家','导演','电影类型'))
name = data.columns.tolist()
dic = dict()

for i in range(len(name)):
    dic.update({i:name[i]})

Spearmanr = df(stats.spearmanr(data.iloc[:,:])[0])
Spearmanr = Spearmanr.rename(columns = dic).T.rename(columns = dic)

print("DataFrame的维度：", Spearmanr.shape)
print("DataFrame的索引：", Spearmanr.index)

上述代码中，我们通过`Spearmanr.shape`来获取DataFrame的维度，返回一个元组，第一个元素表示行数，第二个元素表示列数。然后，我们使用`Spearmanr.index`来获取DataFrame的索引。

你可以将这些代码插入到你的代码中来检查DataFrame的维度和索引。这样你就可以确定数据的大小和索引是否正确。

相关问题

import numpy as np import scipy.stats as ss import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt import seaborn as sns df=pd.read_excel("./tmp_apply3.xlsx")读入后怎么取字段

你可以使用 Pandas 的 `loc` 或 `iloc` 方法来取出 DataFrame 中的特定字段。具体而言，`loc` 方法可以通过列名来取出字段，而 `iloc` 方法可以通过列的索引来取出字段。以下是两种方法的示例：

假设你要取出 `df` 中的 `sale` 和 `date` 两个字段，其中 `sale` 字段在第 2 列，`date` 字段在第 3 列，你可以这样做：

使用 `loc` 方法：

# 通过列名取出字段
df_new = df.loc[:, ["sale", "date"]]

使用 `iloc` 方法：

# 通过列的索引取出字段
df_new = df.iloc[:, [1, 2]]

上述代码中，`df_new` 就是取出 `df` 中的 `sale` 和 `date` 两个字段后得到的新 DataFrame。其中 `:` 表示取出所有行，`["sale", "date"]` 或 `[1, 2]` 表示取出第 2 列和第 3 列。你可以根据实际需要修改这些代码。

import numpy as np import pandas as pd from scipy.stats import kstest #from sklearn import preprocessing # get a column from dataframe def select_data(data, ny): yName = data.columns[ny] Y = data[yName] return Y # see which feature is normally dis请一行一行的解释代码

import numpy as np

这一行代码导入了名为 numpy 的 Python 库，并将其重命名为 np。numpy 是 Python 中用于数值计算的重要库，提供了丰富的数学函数和数据结构，如数组、矩阵等。

import pandas as pd

这一行代码导入了名为 pandas 的 Python 库，并将其重命名为 pd。pandas 是 Python 中用于数据处理和分析的重要库，提供了数据读取、清洗、转换、分组、聚合等功能，支持的数据结构包括 Series 和 DataFrame。

from scipy.stats import kstest

这一行代码从 scipy.stats 库中导入了 kstest 函数。scipy.stats 是 Python 中用于统计分析的库，提供了丰富的概率分布、随机变量、假设检验、统计描述等功能。

# from sklearn import preprocessing

这一行代码是注释行（以 # 开头），表示该代码行不会被执行。它原本是导入名为 preprocessing 的 Python 库，用于数据预处理和特征工程。但是，在这段代码中并没有使用到 preprocessing 库，因此被注释掉了。

# get a column from dataframe

这一行代码也是注释行，表示下面的 select_data 函数是用于从 DataFrame 中获取指定列的函数。

def select_data(data, ny):
yName = data.columns[ny]
Y = data[yName]
return Y

这段代码定义了一个名为 select_data 的函数，该函数接受两个参数：data 和 ny，分别表示要获取数据的 DataFrame 和要获取的列的索引。函数首先获取指定列的名称 yName，然后从 DataFrame 中获取该列的数据 Y，并返回 Y。