Excelから得られた2変数のデータ群に対しSpearsonの順位相関係数とp値を算出したい

Question

前提・実現したいこと

Python、統計学初心者の者です。
仕事の関係で、下記のことをPythonで実現したいと考えております。

① 日別の2変数のデータを表計算ソフト(csvデータ)から取得する
②　Spearsonの順位相関係数とp値を算出する

発生している問題・エラーメッセージ

まず、お弁当の需要予測(https://signate.jp/competitions/24)のデータを用いて、
上記の手法をトライしました。
気温(temperature)と売り上げ(y)で、Spearsonの順位相関係数とp値を算出しました。
Python初心者で思い通りのコードを書くことはできないので、
インターネットからコードのコピペを組み合わせて試行錯誤しました。
(https://qiita.com/dacciinfo/items/88debe69f9f4e927aafc)

無事に結果は出ましたが、これであっているか自信がありません。
コードに誤りがあればご教授いただければ幸甚です。

該当のソースコード

# 1. 必要なライブラリの読み込み
import pandas as pd
import statsmodels.formula.api as smf
import statsmodels.api as sm
from scipy.stats import spearmanr

# 2. 使用するデータの読み込み
df = pd.read_csv("Desktop/Pyhton memo/trainmoji.csv", encoding="shift-jis")


# 3. 相関係数として使用するパラメータをxとyに代入(質的変数でも代入できるようにget_dummiesを使用)
y = df['y'] 
x = pd.get_dummies(df[['temperature']]) 


# 4. Spearsonの順位相関係数とp値を算出する
correlation, pvalue = spearmanr(x,y)
print("相関係数", correlation)   
print("p値",pvalue)

補足情報（FW/ツールのバージョンなど）

解析結果のスクリーンショットを添付しております

Answer 1

今回は結果は間違ってないと思いますが推奨される書き方ではありません。

# 3. 相関係数として使用するパラメータをxとyに代入(質的変数でも代入できるようにget_dummiesを使用)
y = df['y'] 
x = pd.get_dummies(df[['temperature']])

ただここの意味がわかりません。
連続値の'temperature'を指定しつつ「質的変数でも代入できるようにget_dummiesを使用」がわかりません。
無意味で余計な関数を挟むとバグの温床になるので避けたほうがいい書き方だと思います。

ここに temperature ではなく質的変数が入ってきてカテゴリが複数あるとダミー変数化して

correlation, pvalue = spearmanr(x,y)

でエラーになります。

つまり、
連続変数が入ってくると無駄にget_dummiesされる
質的変数が入ってくるとspearmanrの計算が（たまたまカテゴリが1つのみ以外）出来ない
よって、このコードは推奨されません。

Comments

[masabassii94]

ありがとうございます。
不必要にget_dummiesは使わないようにします。