ValueError: object too deep for desired array while using cross correlation

Question

我正在尝试调查两个 DataFrame 的互相关。代码在这里：

df1 = pd.DataFrame({"A":[1, 1, 1, 0, 1, 1, 1, 1, 0, 1, 1]})
df2 = pd.DataFrame({"A":[7191, 7275, 9889, 9934, 9633, 9924, 9650, 9341, 8820, 8784, 8869]})

np.correlate(df1, df2)

但是我得到这个错误：

https://imgur.com/PIOXwND

有什么想法吗？

Answer 1

您在作为 2D 数据框传递时遇到此错误。 np.correlate 用于两个一维序列的互相关。所以试试。

np.correlate(df1.squeeze(), df2.squeeze())

输出 array([80556], dtype=int64).

编辑

根据您的建议，试试

# You will need to change your column names, like 
df1 = pd.DataFrame({"A":[1, 1, 1, 0, 1, 1, 1, 1, 0, 1, 1]})
df2 = pd.DataFrame({"B":[7191, 7275, 9889, 9934, 9633, 9924, 9650, 9341, 8820, 8784, 8869]})

df1.join(df2).corr()

输出

            A           B
A   1.000000    -0.174287
B   -0.174287   1.000000

正如 piRSquared 在评论中所建议的，您还可以使用 df1.corrwith(df2) 到 return 单个值。

Answer 2

另一种选择是使用 scipy.stats 函数 pearsonr。所以导入后：

pearson = pearsonr(df1['A'].values,df2['A'].values)

ValueError: object too deep for desired array while using cross correlation

ValueError: object too deep for desired array while using cross correlation

python

correlation

dataframe

pandas

cross-correlation

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