是否有一个Python等效于R的Hmisc包中的spearman2函数？

R的Hmisc文件包（第149页）中说明：

Spearman 2计算Spearman的rho秩相关的平方，并对其进行推广，其中x可以非单调地与y相关。这是通过计算（秩（x）、秩（x）^2）和y之间的斯皮尔曼倍数ρ平方来实现的

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我想知道Python中是否有一个等价的函数？或者，如果有人可以向我解释如何使用Hnisc包（）源代码中的scipy.stats.spearmanr编写一个小函数来完成上面用斜体强调的计算，下面是该函数的源代码：

spearman2.default <- function(x, y, p=1, minlev=0,
                              na.rm=TRUE, exclude.imputed=na.rm, ...)
{
  if(p > 2)
    stop('p must be 1 or 2')


  y <- as.numeric(y)
  if(is.character(x))
    x <- factor(x)

  if(na.rm) {
    s <- !(is.na(x) | is.na(y))
    if(exclude.imputed) {
      im <- is.imputed(x) | is.imputed(y)
      s <- s & !im
    }
    x <- x[s]; y <- y[s]
  }
  n <- length(x)

  ## If number of non-NA values is less then 3 then return a NA
  ## value.
  if(n < 3)
    return(c(rho2=NA,F=NA,df1=0,df2=n,P=NA,n=n,'Adjusted rho2'=NA))

  ## Find the number of unique values in x
  u <- length(unique(x))

  ## If is a factor and unique values are greater then 2 then find the
  ## lm.fit.qr.bare without an intercept.
  if(is.factor(x) && u > 2) {
    if(minlev > 0) {
      x <- combine.levels(x, minlev)
      if(length(levels(x))<2) {
        warning(paste('x did not have >= 2 categories with >=',
                      minlev,'of the observations'))
        return(c(rho2=NA,F=NA,df1=0,df2=n,P=NA,n=n,'Adjusted rho2'=NA))
      }
    }

    x <- model.matrix(~x, data=data.frame(x))
    p <- ncol(x)-1
    rsquare <- lm.fit.qr.bare(x, rank(y), intercept=FALSE)$rsquared
  } else {
    x <- as.numeric(x)
    if(u < 3)
      p <- 1

    x <- rank(x)
    rsquare <-
      if(p==1)
        cor(x, rank(y))^2
      else {
        x <- cbind(x, x^2)
        lm.fit.qr.bare(x, rank(y), intercept=TRUE)$rsquared
      }
  }

  df2 <- n-p-1
  fstat <- rsquare/p/((1-rsquare)/df2)
  pvalue <- 1-pf(fstat,p,df2)
  rsqa <- 1 - (1 - rsquare)*(n-1)/df2

  x <- c(rsquare,fstat,p,df2,pvalue,n,rsqa)
  names(x) <- c("rho2","F","df1","df2","P","n","Adjusted rho2")
  x
}

spearman2.default 2）
停止（'p必须为1或2'）
Y