含有nan的数据，计算pearson

如果使用pandas Series求Pearson的函数corr：

如果是相同位置是NAN，就无视这些NAN，用剩下的元素来计算Pearson。

如果是不同位置是NAN，就会计算得出NAN。

 

pandas DataFrame求Pearson的函数corrwith：

如果某一个向量中有某个位置是NAN，那就去掉两个向量的这个位置，用剩下的元素来计算Pearson。（和corr不同）

所以用corrwith需要检查两个dataframe是否是同样位置为NAN再计算:

assert (1-signal_list[0].isna() == y.isna()).sum().sum() == 0

要不然就是一笔糊涂账。

 

如果用np.corrcoef，直接出NAN：