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))
答案 0 :(得分: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
答案 1 :(得分:0)
我只能考虑加快自己的方法vectorize
np.vectorize(s.autocorr)(np.arange(0,len(s)-1))