计算 Pandas 中每列数据的自相关

Question

我想为我的数据的每一列计算 pandas 中的一阶自相关。

我希望以下每个代码都能给出相同的结果，但结果并不相同。

我应该使用哪一个？

df[df.columns.to_list()].apply(lambda x: x.corr(x.shift()))

或

df[df.columns.to_list()].apply(lambda x: x.autocorr)

Answer 1

第二个应该是 df[df.columns.to_list()].apply(lambda x: x.autocorr()) 因为你需要内括号来调用 autocorr 函数。

这些片段应该给出完全相同的结果，因为 autocorr 的实现只有一行代码：self.corr(self.shift(lag)) 与您的第一个片段相同。

如果这仍然无效，请通过可重现的示例分享您的数据。

作为次要说明 - 使用 df[df.columns.to_list()] 没有做任何特别的事情，因为您没有创建数据的子集，所以您可以简单地做 df.apply 并跳过 df[df.columns.to_list()]