利⽤Python计算Spearman相关系数，⾮调⽤函数，针对array和list的实现
利⽤Python计算Spearman相关系数，⾮调⽤函数，针对array和list的实现
⾃⼰编程实现Spearman相关系数的计算。
Spearman相关系数
Spearman相关系数是⼀种秩相关系数。数据的秩简单来说就是该样本数据的次序统计量。秩统计量是基于样本值的⼤⼩在全体样本中所占位次(秩)的统计量
例：有样本数据-0.8, -3.1, 1.1, -5.2, 4.2，次序统计量的值是-5.2, -3.1, -0.8,1.1, 4.2，则秩统计量的取值是3,2,4,1,5。
若观测数据中两个值相等，则秩取为它们应排序位置的平均值。
例：有样本数据-0.8, -3.1, -0.8，秩为2.5, 1, 2.5。
Spearman相关系数计算公式：
其中，Ri是X的秩统计量，Si是Y的秩统计量，Spearman相关系数定义为这两组秩统计量的相关系数。
拆解任务
读⼊数据
排序
第⼀次计算秩统计量
查是否有相等数据，纠正次序统计量
计算Spearman相关系数
排序
array形式
da2 = pd.read_excel(fb,header = None)
da3 = da2.values                            #将pd格式转换成数组
row = da2.shape[0]
python 定义数组
col = da2.shape[1]
sa1 = np.sort(da3[:,0])                    #数据排序
sa2 = np.sort(da3[:,1])
sb1 = da3[:,0]
sb2 = da3[:,1]
pr = np.ones((1,row))
ps = np.ones((1,row))
list形式
wb = xlrd.open_workbook(r'C:\Users\LENOVO\Documents\Tencent Files\973391860\FileRecv\eg1d9data.xls')#打开⽂件
sheet1 = wb.sheet_by_index(0)#通过索引获取表格
x1 = l_values(0)
x2 = l_values(0)      #不可直接x2=x1，这样会变成创建副本，x2跟着x1变
y1 = l_values(1)
y2 = l_values(1) #获取列内容
n =len(x1)
x1.sort()          #排序
y1.sort()
pr = np.ones((1,n))
ps = np.ones((1,n))
不可直接x2=x1，这样会变成创建副本，x2跟着x1变
第⼀次计算秩统计量
array形式
for i in range(row):
[c]=np.where(sa1==sb1[i])
[d]= np.where(sa2==sb2[i])                    #确定元素位置
pr[0][i]= c[0]
ps[0][i]= d[0]
np.where返回的是元组形式，要获取元组数据，应⽤[]来获取
list形式
for i in range(n):
sx = sx + np.square(x2[i]- mx)
sy = sy + np.square(y2[i]- my)
sz = sz +(x2[i]-mx)*(y2[i]-my)
pr[0][i]= x1.index(x2[i])                #获取秩统计量，此处因数据为列表形式，故⽤此⽅法，数组另有⽅法
ps[0][i]= y1.index(y2[i])                #列表对于重复元素，只能获取第⼀个出现元素的索引，⽽数组可以⼀次获取，但数组获取返回的是元组形式纠正次序统计量
array形式
def findrank(x1,z):
repeat =[item for item, count in Counter(x1).items()if count >1]      # 重复元素
rcount =[count for item, count in Counter(x1).items()if count >1]    #重复次数
nr =len(repeat)
for j in range(nr):                          #处理重复元素的秩统计量
[a]= np.where(x1==repeat[j])
m = rcount[j]
b =sum(a)/m
for k in range(m):
[d,c]= np.where(z==a[k])
z[0][c]= b
list形式
def findrank(x1,z):
repeat =[item for item, count in Counter(x1).items()if count >1]      # 重复元素
rcount =[count for item, count in Counter(x1).items()if count >1]    #重复次数
nr =len(repeat)
for j in range(nr):                          #处理重复元素的秩统计量
a = x1.index(repeat[j])
m = rcount[j]
b =(m*a+(m-1)*m/2)/m
[d,c]= np.where(z==a)
z[0][c]= b
计算Spearman相关系数
这⾥array和list的代码没有区别。
array形式
findrank(sa1,pr)
findrank(sa2,ps)
qxy =0
for i in range(row):
qxy = qxy + np.square(pr[0][i]- ps[0][i])                        #计算spearman qxy =1-6/row/(np.square(row)-1)*qxy
print(qxy)
list形式
findrank(x1,pr)
findrank(y1,ps)
qxy =0
for i in range(n):
qxy = qxy + np.square(pr[0][i]- ps[0][i])                        #计算spearman qxy =1-6/n/(np.square(n)-1)*qxy
完整代码在**

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