不同长度的相关时间序列-两两比较还是全部比较?
创始人
2025-01-10 00:32:13
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可以使用循环遍历数据集中的每一对时间序列,计算其相关性。另一个方法是使用pandas中的corr函数来计算所有时间序列的相关性,然后提取出所需的相关性值。以下是使用pandas实现的示例代码:

import pandas as pd

# 读取数据,并将其转换为pandas数据帧
data = pd.read_csv('data.csv')
df = pd.DataFrame(data)

# 确定数据集中时间序列数量
num_ts = df.shape[1]

# 计算所有时间序列的相关性
corr_all = df.corr()

# 初始化二维数组,用于存储不同长度之间的相关性值
corr_diff_len = [[0 for i in range(num_ts)] for j in range(num_ts)]

# 循环遍历数据集中的每一对时间序列,计算其相关性
for i in range(num_ts):
    for j in range(num_ts):
        if i != j:
            corr_diff_len[i][j] = df.iloc[:, i].corr(df.iloc[:, j])

# 打印结果
print("所有时间序列的相关性:\n", corr_all)
print("不同长度之间的相关性:\n", corr_diff_len)

在上面的示例代码中,我们首先读取包含时间序列的数据集,并将其转换为pandas数据帧。然后,我们使用pandas中的corr函数计算所有时间序列的相关性,并将结果存储在变量corr_all中。

接下来,我们初始化一个二维数组corr_diff_len,用于存储不同长度之间的相关性值。然后,我们循环遍历数据集中的每一对时间序列,并计算它们之间的相关性。在这个过程中,我们使用iloc函数访问数据框中的特定列,例如df.iloc[:, i]表示选择所有行中的第i列。

最后,我们打印出所有时间序列的相关性和不同长度之间的相关性值。请注意,对于相同长度的时间序列,它们之间的相关性值将在corr_all中同时包含。

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