是否可以在Python中与一个固定系列进行运行相关性？
维克托
我想知道是否有一种快速的方法可以用一个固定的序列在Python中运行关联？我尝试使用Pandas，例如：df1.rolling（4）.corr（df2）。但是，它要求两个DataFrame具有相同的长度。有没有一种方法可以类似于上面的Pandas示例，但是固定了一个DataFrame？
为了澄清，我想计算下面的df2和df1中的值之间的相关系数。
示例：df2和df1.loc [0：3]之间的第一相关性df2和df1.loc [1：4]之间的第二相关性
等等
我已经通过创建一个循环来做到这一点。但是，我发现在使用较大的DataFrame时效率不高。
df1 = pd.DataFrame([1,3,2,4,5,6,3,4])
df2 = pd.DataFrame([1,2,3,2])
np8
您可以使用pandas.DataFrame.rollingwhich返回pandas.core.window.Rolling具有apply方法的方法。然后，您可以传递给apply()任何计算所需校正的函数。
例
- 假设您对Pearson相关系数感兴趣。可以使用scipy.stats.pearsonr进行计算。
import pandas as pd
from scipy.stats import pearsonr
import numpy as np
df1 = pd.DataFrame([1,3,2,4,5,6,3,4,1,2,3,2,2,3,2,5,1,2,1,2,8,8,8,8,8,8,8])
df2 = pd.DataFrame([1,2,3,2])
CORR_VALS = df2[0].values
def get_correlation(vals):
return pearsonr(vals, CORR_VALS)[0]
df1['correlation'] = df1.rolling(window=len(CORR_VALS)).apply(get_correlation)
- 请注意，中的
window参数的df1.rolling()长度应与您要针对其计算相关性的数组的长度相同。
这个输出
In [5]: df1['correlation'].values
Out[5]:
array([ nan, nan, nan, 0.31622777, 0.31622777,
0.71713717, 0.63245553, -0.63245553, -0.39223227, -0.63245553,
-0.63245553, 1. , 0. , -0.70710678, 0.81649658,
0. , 0.47809144, -0.23570226, -0.64699664, 0. ,
0. , 0.7570333 , 0.76509206, 0.11043153, -0.77302068,
-0.11043153, 0.86164044])
看起来像这样：
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