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import pandas as pd from scipy import stats # 指定文件路径 file_path = r'C:\Users\30582\PycharmProjects\PythonProject\来来来\附件.xlsx' # 读取文件 df = pd.read_excel(file_path) # 假设 V 和 M 是列的索引（从 0 开始） V = 3 # 假设是第 5 列（索引为 4） M = 5 # 假设是第 13 列（索引为 12） # 获取第 V 列和第 M 列的数据（不包含列名） col_V = df.iloc[:, V] col_M = df.iloc[:, M] col1 = df['Y染色体浓度'].values # 获取浮点数组 col2 = df['重复读段的比例'].values # 计算线性相关系数和 p 值 slope, intercept, r_value, p_value, std_err = stats.linregress(col1, col2) print(f"线性相关系数为: {r_value}") 更改代码为将‘Y染色体浓度’列与剩余列求相关系数和p值，并在每列下两行填上相应的值。

<think> 我们需要计算'Y染色体浓度'这一列与数据框中其他每一列的相关系数和p值（除了它自己）......

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