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目录
前言
目的
思路
代码实现
1. 循环遍历整个SDGs列，两两拿到数据
2. 调用pandas库函数直接进行分析
完整源码
运行效果
总结
前言
博主之前刚刚被学弟邀请参与了2023美赛，这也是第一次正式接触数学建模竞赛，现在已经提交等待结果了，希望能拿一个不错的成绩。
在参与过程中我们涉及到了数据分析，我来记录和分享一下我们使用的分析算法。
目的
联合国（UN）已经制定了17个可持续发展目标（SDGs）。实现这些目标最终将改善世界各地许多人的生活。这些目标并不是相互独立的。因此，通常在某些目标中获得的积极收益会对其他目标产生影响（积极的或消极的，有时两者都有）。这种相互联系使实现所有目标成为一个流动的过程，可以考虑资金限制和其他国家和国际优先事项。此外，技术进步、全球大流行病、气候变化、区域战争和难民流动的影响也对许多目标产生了严重影响。
现在给定了17个可持续发展目标在每个年份中对应的分数，需要分析每个目标之间的相关性，要求使用Pearson, Spearman, Kendall三种分析方法（皮尔森分析/斯皮尔曼系数/肯达尔系数）
思路
1. 循环遍历整个SDGs列，两两拿到数据
2. 调用pandas库函数直接进行分析
代码实现
1. 循环遍历整个SDGs列，两两拿到数据
老样子，依然是先导包，导入pandas库和numpy，如果没有的去控制台pip install pandas，这里就不赘述了。
import pandas as pd
import numpy as np随后用format方法把所有数据都改为精度为两位小数的浮点数：
# dt = pd.read_excel(r'./World-Scores-2000-2022.xlsx') # 'r'是转义字符，避免路径中的'\'被转译# 文本格式设置
formatter = "{0:.02f}".format要拿数据，首先要读取execl，这里要提前装openpyxl才能正常读取：
x = pd.read_excel(r'./World-Scores-2000-2022.xlsx', dtype=object, usecols=[h + 2])然后应用文本格式，全部改为两位小数，并转化为数组：
x = x.applymap(formatter)
x_li = x.values.tolist()最后放入循环里面执行：
for h in range(17):x = pd.read_excel(r'./World-Scores-2000-2022.xlsx', dtype=object, usecols=[h + 2])x = x.applymap(formatter)x_li = x.values.tolist()result_x = []for item in x_li:result_x.append(float(item[0]))嵌套循环，达到两两匹配的效果，很基础了，握手问题：
for h in range(17):x = pd.read_excel(r'./World-Scores-2000-2022.xlsx', dtype=object, usecols=[h + 2])x = x.applymap(formatter)x_li = x.values.tolist()result_x = []for item in x_li:result_x.append(float(item[0]))for i in range(h+1, 17):y = pd.read_excel(r'./World-Scores-2000-2022.xlsx', dtype=object, usecols=[i + 2])y = y.applymap(formatter)y_li = y.values.tolist()result_y = []for item in y_li:result_y.append(float(item[0]))2. 调用pandas库函数直接进行分析
把两列起名为varX和varY，这样就可以在每一次循环执行的时候都进行一次计算：
varX = pd.Series(result_x)
varY = pd.Series(result_y)# 建立Kendall因果模型
# print(i + 1, result_x, result_y)
# TODO: method可选项：pearson, spearman, kendall
result = varX.corr(varY, method="spearman")# 输出检验结果
print(f'Goal{h+1}&Goal{i+1}的相关性为：', result)我们要实现算法，直接调用pandas库中corr函数，计算相关性，method可以使用三种，spearman，kendall，pearson。
可以看一下这个函数源代码：
最后print结果就好了，完整代码如下：
完整源码
import pandas as pd
import numpy as np# dt = pd.read_excel(r'./World-Scores-2000-2022.xlsx') # 'r'是转义字符，避免路径中的'\'被转译# 文本格式设置
formatter = "{0:.02f}".formatfor h in range(17):x = pd.read_excel(r'./World-Scores-2000-2022.xlsx', dtype=object, usecols=[h + 2])x = x.applymap(formatter)x_li = x.values.tolist()result_x = []for item in x_li:result_x.append(float(item[0]))for i in range(h+1, 17):y = pd.read_excel(r'./World-Scores-2000-2022.xlsx', dtype=object, usecols=[i + 2])y = y.applymap(formatter)y_li = y.values.tolist()result_y = []for item in y_li:result_y.append(float(item[0]))# data = pd.DataFrame({'x': result_x, 'y': result_y})varX = pd.Series(result_x)varY = pd.Series(result_y)# 建立Kendall因果模型# print(i + 1, result_x, result_y)# TODO: method可选项：pearson, spearman, kendallresult = varX.corr(varY, method="spearman")# 输出检验结果print(f'Goal{h+1}&Goal{i+1}的相关性为：', result)
运行效果
可以看到已经按顺序分析出来并输出结果，非常的好用。
后续还可以自动存入一个excel什么的，大家自己探索吧，我就不写了，在之前的文章里讲过很多次的。
总结
本文用一个例子讲了pandas计算相关性的方法，分别使用spearman，pearson，kendall三种方法。