熊猫“累积”rolling_corr

Question

是否有任何内置熊猫的方法来找到两个熊猫系列之间的累积相关性？

它应该做的是在pandas.rolling_corr（数据，窗口）中有效固定窗口的左侧，以使窗口的宽度增加，最终窗口包含所有数据点。

Answer 1

下面是一个方法，map上索引和corr适用于增加系列的大小。

In [116]: df.index.map(lambda x: df[col1].corr(df.loc[:x, col2])) 

详细

In [112]: df = pd.DataFrame(pd.np.random.rand(10,2)) 

In [113]: df 
Out[113]: 
      0   1 
0 0.094958 0.891910 
1 0.482616 0.551912 
2 0.877540 0.573768 
3 0.839921 0.328452 
4 0.334714 0.908346 
5 0.530518 0.837590 
6 0.285152 0.126937 
7 0.386568 0.474815 
8 0.279807 0.939694 
9 0.741882 0.135982 

In [114]: df['roll_corr'] = df.index.map(lambda x: df[0].corr(df.loc[:x, 1])) 

In [115]: df 
Out[115]: 
      0   1 roll_corr 
0 0.094958 0.891910  NaN 
1 0.482616 0.551912 -1.000000 
2 0.877540 0.573768 -0.832929 
3 0.839921 0.328452 -0.848385 
4 0.334714 0.908346 -0.839698 
5 0.530518 0.837590 -0.791736 
6 0.285152 0.126937 -0.312806 
7 0.386568 0.474815 -0.283357 
8 0.279807 0.939694 -0.354385 
9 0.741882 0.135982 -0.459907 

验证

In [121]: df.corr() 
Out[121]: 
      0   1 
0 1.000000 -0.459907 
1 -0.459907 1.000000 

In [122]: df[:5].corr() 
Out[122]: 
      0   1 
0 1.000000 -0.839698 
1 -0.839698 1.000000