Pandas 将函数应用于python中的两个数据帧（两个数据帧中的每一行的scipy.stats.spearmanr）

我有两个熊猫数据框：价格和销售数据框

价格数据框记录每年每个产品（列）的价格（索引）

sales dataframe（见下文）记录每年每个产品（列）的销售额（索引）

我想计算一下斯皮尔曼每年的价格和销售额之间的相关性。我知道scipy.stats.spearmanr函数做类似的工作，但我需要为两个数据帧中的每一行应用scipy.stats.spearmanr函数

例如，对于2018年，我需要计算

    |a  |b  |c  |d  |e  |
2018|3.2|4.5|5.6|7.8|8.1|

及

我可以知道做那件事最好的方法是什么吗？ 结果我希望输出如下所示：

2018|spearman cor btw price and sales in 2018
2017|spearman cor btw price and sales in 2017
2016|spearman cor btw price and sales in 2016

我想你能做到

import scipy.stats as st

>>> pd.Series(map(lambda k: st.spearmanr(k[0], k[1])[0],
                  zip(df.values, df2.values)),    
              index=df.index)
2018    0.7
2017    0.6
2016    0.3
2015    0.2
dtype: float64

    |a  |b  |c  |d  |e  |
2018|101|405|526|108|801|

2018|spearman cor btw price and sales in 2018
2017|spearman cor btw price and sales in 2017
2016|spearman cor btw price and sales in 2016

import scipy.stats as st

>>> pd.Series(map(lambda k: st.spearmanr(k[0], k[1])[0],
                  zip(df.values, df2.values)),    
              index=df.index)
2018    0.7
2017    0.6
2016    0.3
2015    0.2
dtype: float64