数据框中的输出错误：分别复制每一行的计算
史蒂文·保利
我正在寻找对以下函数的修改，以便对每一行进行自相关计算，而不仅仅是第一行。
以下功能是我使用的功能：
import pandas as pd
import numpy as np
df = pd.read_excel("directory\\file.xlsx")
def autocorr(x, t):
y = np.corrcoef(np.array([x[0:len(x)-t], x[t:len(x)]]))
return y
df1 = df.copy(deep=True)
for index,row in df1.iterrows():
df1["output1"] = autocorr(df.T[0], 1)[0, 1]
df1["output2"]= autocorr(df.T[0], 2)[0, 1]
df1["output3"]= autocorr(df.T[0], 3)[0, 1]
df1["output4"]= autocorr(df.T[0], 4)[0, 1]
df1["output5"]= autocorr(df.T[0], 5)[0, 1]
df1["output6"]= autocorr(df.T[0], 6)[0, 1]
df1["output7"]= autocorr(df.T[0], 7)[0, 1]
df1["output8"]= autocorr(df.T[0], 8)[0, 1]
df1["output9"]= autocorr(df.T[0], 9)[0, 1]
df1["output10"]= autocorr(df.T[0], 10)[0, 1]
df1["output11"]= autocorr(df.T[0], 11)[0, 1]
df1["output12"]= autocorr(df.T[0], 12)[0, 1]
df1
但它不断给出以下结果（所以第一行的结果，复制到第二，第三，...行）：
我已经尝试了所有方法，但无法对每一行分别进行。
奥列格
您是否尝试过使用 Pandas 的内置 autocorr 函数？
https://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/generated/pandas.Series.autocorr.html
import pandas as pd
import numpy as np
df = pd.DataFrame(np.array([np.arange(1,10), np.arange(10, 1, -1)]), index=['a', 'b'])
df
0 1 2 3 4 5 6 7 8
a 1 2 3 4 5 6 7 8 9
b 10 9 8 7 6 5 4 3 2
df.loc['a'].autocorr(lag=1)
或者 df.T['a'].autocorr(lag=1)
在您的代码中，您似乎每次都发送同一行。
df.loc[0] == df.T[0] # The first row of the DataFrame
您正在迭代 DataFrame 的行，但不使用迭代器
autocorr(df.T[0], 1)[0, 1]
如果您更喜欢使用您的功能，请尝试将其更改为
autocorr(row, 1)[0, 1]
相反，您可以使用：
row.autocorr(lag=t)
由于您正在遍历 DataFrame 的行，因此 index 变量将保存来自 DF 的行的索引，而 row 变量将保存整行的 Series 类型。
另一个问题是：
df1['outpu1'] = value
这样你就可以为整个列分配值。
如果该列已存在，则可以使用 loc：
df.loc[row_index, col_index] = value
如果该列不存在，您可以先计算整列并将其保存为系列，然后分配给整个列表，或者在运行循环之前添加它
df.insert(loc=0, column='output1' value='np.nan')
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