Question

在python中（+ pandas / numpy / scipy / statsmodels），是否存在返回自相关wrt滞后的函数？像这样的东西是否已经准备好作为库函数了？

为避免混淆，我想要以下内容，只是我不想绘制它，但我希望它作为系列（pd.Series或pd.DataFrame）返回：

import numpy as np
import pandas as pd
from statsmodels.graphics.tsaplots import plot_acf
from matplotlib import pyplot as plt
plt.ion()
s = pd.Series(np.sin(range(1,100))) + pd.Series(np.random.randn(99))
plot_acf(s)

有效地，我想要pd.Series.autocorr（）返回的结果，但是我想要一个序列而不是返回一个标量，其中该序列包含各种滞后的自相关。

编辑：

实现上述目标的一种方法是：

pd.Series([s.autocorr(i) for i in range(0,s.shape[0]-1)], index=range(0,s.shape[0]-1))

Answer 1

Statsmodels acf函数如何？

import statsmodels.api as sm

np.random.seed(1234)
s = pd.Series(np.sin(range(1,100))) + pd.Series(np.random.randn(99))
pd.Series(sm.tsa.acf(s, nlags=5))

收益

0    1.000000
1    0.033136
2   -0.124275
3   -0.396403
4   -0.248519
5    0.078170
dtype: float64

Answer 2

我只能考虑加快自己的方法vectorize

np.vectorize(s.autocorr)(np.arange(0,len(s)-1))

在Python中将自相关计算为滞后的函数

2 个答案: