Numpy 当我通过scipy使用pearsonr函数时，为什么接收nan作为变量的输出？

我在一个数据帧中有两个变量，叫做相关性

雷普雷克斯：

这是我的自变量（X）

这是我的因变量或Y

correlation["Y"]
Out[36]: 
0          333.65
1            0.00
2         1846.80
3            0.00
4            0.00
5            0.00
6            0.00
7            0.00
8          191.56
9            0.00
10           0.00

from numpy.random import randn
from scipy.stats import pearsonr
from numpy import corrcoef
from scipy.stats import spearmanr


data1 = correlation["X"]
data2 = correlation["Y"]
# calculate Pearson's correlation
corr, _ = pearsonr(data1, data2)
print('Pearsons correlation: %.3f' % corr)

但是，当我打印我的函数时，我的输出是：

print('Pearsons correlation: %.3f' % corr)
Pearsons correlation: **nan**

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为什么会发生这种情况

好的，我承认我对SciPy一无所知，但我希望数组应该有相同数量的元素。从我看到的X有35个，Y有36个，也许这是个问题（至少在一些版本中，正如沃伦在上面评论的那样，它对他有效）。

在SciPy 1.3.1中，pearsonr返回r=-0.0042432278454233和p=0.9901210843335179。您使用的是哪个版本的SciPy？您可以使用

import-scipy进行检查；打印（打印版本）

print('Pearsons correlation: %.3f' % corr)
Pearsons correlation: **nan**