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：
标签：pearson,isna,nan,含有,位置,NAN,Pearson,计算,sum From： https://www.cnblogs.com/gagaein/p/16909786.html