用 Python 编写一个程序，以计算时间序列和滞后数之间的自相关性

假设，您有一个序列，滞后 2 的自相关性结果为，

Series is:
0    2.0
1    10.0
2    3.0
3    4.0
4    9.0
5    10.0
6    2.0
7    NaN
8    3.0
dtype: float64
series correlation:
   -0.4711538461538461
series correlation with lags:
   -0.2933396642805515

解决方案

为了解决这个问题，我们将按照以下步骤进行 −

  • 定义一个序列

  • 使用以下方法查找序列自相关性，

series.autocorr()

  • 按如下方式计算滞后 = 2 的自相关性，

series.autocorr(lag=2)

示例

让我们看下面的代码来更好地理解，

import pandas as pd
import numpy as np
series = pd.Series([2, 10, 3, 4, 9, 10, 2, np.nan, 3])
print("Series is:\n", series)
print("series correlation:\n",series.autocorr())
print("series correlation with lags:\n",series.autocorr(lag=2))

输出

Series is:
0    2.0
1    10.0
2    3.0
3    4.0
4    9.0
5    10.0
6    2.0
7    NaN
8    3.0
dtype: float64
series correlation:
   -0.4711538461538461
series correlation with lags:
   -0.2933396642805515

更新时间：2021 年 2 月 24 日

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