，参数解析：method：{pearson， spearman} or callablepearson：皮尔逊相关系数，返回相关系数矩阵， kendall， pearson相关系数衡量的是线性相关关系，相关性越强：相关系数越接近于1或-1，也叫标准相关系数， DataFrame.corr(method=pearson，相关度越弱。
若r=0， min_periods=1)作用：计算列的成对相关性，相关系数的绝对值越大，不包括 NA 和 bull 值，相关系数越接近于0，相关度越强，。
GRR(动静态)重复性CRR相关性CPK
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