我试图在几行上创建几个滞后的自协方差 . 在这个例子中,我有两行和11滞后 .
我的示例中有以下两行:
在文字中:
array([[164, 148, 152, 144, 155, 125, 153, 146, 138, 190, 192, 192],
[239, 379, 105, 150, 400, 326, 134, 441, 199, 431, 203, 425]], dtype=int64)
我想得到滞后0,1 ... 11的每一行的自协方差 .
现在,我得到了以下代码:
import statsmodels as sm
import numpy as np
import pandas as pd
df = pd.read_excel("directory\\file.xlsx")
def autocov(row):
x = sm.tsa.stattools.acovf(df.T[row], unbiased=False, demean=True,
fft=None, missing='none')
autocov_df = pd.DataFrame(x)
for index,row in df.iterrows():
print(x)
这打印出以下数组:
在文字中:
[ 447.52083333 191.93229167 94.51041667 -26.36979167 -87.58333333
-97.90104167 -121.86458333 -54.328125 -94.47916667 -31.19270833
-12.65625 16.171875 ]
[ 447.52083333 191.93229167 94.51041667 -26.36979167 -87.58333333
-97.90104167 -121.86458333 -54.328125 -94.47916667 -31.19270833
-12.65625 16.171875 ]
但是,正如您所看到的,它为两行打印相同的值 .
我的代码中我做错了什么???
这是我的首选输出:
[ 447.52083333 191.93229167 94.51041667 -26.36979167 -87.58333333
-97.90104167 -121.86458333 -54.328125 -94.47916667 -31.19270833
-12.65625 16.171875 ]
[ 14887., -7237., 1811.,-198.5,
2903.08333333, -3346.41666667, 1140.33333333, -1207.25 ,
1141.08333333, -3307.75 , 1402.33333333, -544.41666667]
1 回答
您正在使用
index, row
进行迭代,但是您打印的是常量值:autocov_df.T
不依赖index
或row
.您需要使用迭代变量来查看差异,例如:
在您的示例中,您不调用
autocov
并且该函数中没有return语句:请注意,您的参数命名可能会产生误导 .