Question

我有两个来自Excel的数据框，如下所示。第一个数据帧具有多索引标头。

我正在尝试根据货币（即KRW，THB，USD，INR）找到数据框中各列与相应数据框之间的相关性。目前，我正在循环遍历每一列，在找到相关性之前按索引和相应的标头进行匹配。

for stock_name in index_data.columns.get_level_values(0):
    stock_prices    = index_data.xs(stock_name, level=0, axis=1)
    stock_prices    = stock_prices.dropna()
    fx              = currency_data[stock_prices.columns.get_level_values(1).values[0]]
    fx              = fx[fx.index.isin(stock_prices.index)]

    merged_df = pd.merge(stock_prices, fx, left_index=True, right_index=True)
    merged_df[0].corr(merged_df[1])

还有其他类似的方法吗？

Answer 1

因此，您希望找到股价与其相关货币之间的相关性。（或股价与所有货币的相关性？）

ggplot()+ geom_line(data=df,aes(x=fecha,y=result_NS))+
  geom_point(aes(x = fecha, y = result_PP), data = fil_PP_LP, colour ="red")+
  geom_point(aes(x = fecha, y = result_NS), data = fil_PP_LLP, colour = "blue")+ ylab("Nivel de Stock")

这是它的样子，由于该数据是随机的，因此在此数据上计算相关性没有多大意义。

# dummy data
date_range = pd.date_range('2019-02-01', '2019-03-01', freq='D')

stock_prices = pd.DataFrame(
    np.random.randint(1, 20, (date_range.shape[0], 4)),
    index=date_range,
    columns=[['BYZ6DH', 'BLZGSL', 'MBT', 'BAP'],
            ['KRW', 'THB', 'USD', 'USD']])
fx = pd.DataFrame(np.random.randint(1, 20, (date_range.shape[0], 3)),
                  index=date_range, columns=['KRW', 'THB', 'USD'])

使用apply计算具有相同货币的列之间的相关性。

>>> print(stock_prices.head())
           BYZ6DH BLZGSL MBT BAP
              KRW    THB USD USD
2019-02-01     15     10  19  19
2019-02-02      5      9  19   5
2019-02-03     19      7  18  10
2019-02-04      1      6   7  18
2019-02-05     11     17   6   7

>>> print(fx.head())
            KRW  THB  USD
2019-02-01   15   11   10
2019-02-02    6    5    3
2019-02-03   13    1    3
2019-02-04   19    8   14
2019-02-05    6   13    2

具有匹配标题的两个数据框列之间的相关性

1 个答案: