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Python 如何讓特征值滯后一行

更新時(shí)間：2021年05月21日 14:24:00 作者：六mo神劍

這篇文章主要介紹了Python 如何讓特征值滯后一行的操作，具有很好的參考價(jià)值，希望對(duì)大家有所幫助。如有錯(cuò)誤或未考慮完全的地方，望不吝賜教

看代碼吧~

# 加載庫
import pandas as pd

# 데이터프레임을 만듭니다.
dataframe = pd.DataFrame()

# 模擬數(shù)據(jù)
dataframe["dates"] = pd.date_range("1/1/2001", periods=5, freq="D")
dataframe["stock_price"] = [1.1,2.2,3.3,4.4,5.5]
dataframe.head()

# 讓值滯后一行
dataframe["previous_days_stock_price"] = dataframe["stock_price"].shift(1)

dataframe.head()
dates	stock_price	previous_days_stock_price
0	2001-01-01	1.1	NaN
1	2001-01-02	2.2	1.1
2	2001-01-03	3.3	2.2
3	2001-01-04	4.4	3.3
4	2001-01-05	5.5	4.4

補(bǔ)充：怎樣用python畫超前滯后先關(guān)圖

想要獲取更多Python學(xué)習(xí)資料，了解更多關(guān)于Python的知識(shí)，可以加Q群630390733踴躍發(fā)言，大家一起來學(xué)習(xí)討論吧！

超前滯后相關(guān)是什么

想看兩個(gè)時(shí)間序列是否相關(guān)，最簡(jiǎn)單的方法就是求二者的相關(guān)系數(shù)，但是在大氣、海洋等科學(xué)問題的研究中，往往一個(gè)過程的響應(yīng)并不是實(shí)時(shí)的，可能當(dāng)a過程發(fā)生以后一段時(shí)間b過程才會(huì)發(fā)生，這樣的關(guān)系往往不是同時(shí)期的相關(guān)系數(shù)可以表現(xiàn)的。

超前滯后相關(guān)就是為了看兩個(gè)過程的發(fā)生演變是否在時(shí)間的先后上有一定的相關(guān)性。

舉個(gè)例子：

有a、b兩個(gè)時(shí)間序列，長(zhǎng)度都是十二個(gè)月，直接求相關(guān)系數(shù)就是簡(jiǎn)單的同期相關(guān)。

如果a的1-11月對(duì)b的2-12月做相關(guān)系數(shù)，就是a對(duì)b超前1個(gè)月的相關(guān)；拿a的2-12月對(duì)b的1-11月做相關(guān)則稱之為a對(duì)b的滯后1月相關(guān)，以此類推，就能求出n個(gè)月的超前滯后相關(guān)，畫圖出來就是沿0月（同期）正負(fù)各n月。

摘自黃嘉佑的書《氣相統(tǒng)計(jì)分析與預(yù)報(bào)方法》，第三版，17頁

python中的實(shí)現(xiàn)

需要輸入兩個(gè)時(shí)間序列，結(jié)果為data1對(duì)data2的超前滯后相關(guān)系數(shù)的序列

from scipy.stats import pearsonr
import numpy as np
 
#超前滯后相關(guān)
def leadlagcor(data1,data2,n):
	#data1和data2為兩個(gè)時(shí)間序列，n設(shè)置做多少個(gè)時(shí)間步長(zhǎng)的超前滯后
    a=-n
    b=-a
    c=b*2+1
    x=np.arange(-n,n+1,1)
    r=np.zeros((c,1))
    p=np.zeros((c,1))
 
    for i in range(c):
        if i<(b):
            r[n-i],p[n-i]=pearsonr(data1[:(len(data1)-i)], data2[i:])
        else:
            r[i],p[i]=pearsonr(data1[x[i]:], data2[:len(data1)-x[i]])
    return r

附贈(zèng)一個(gè)可視化程序

def leadlagcor_plot(data1,data2,n):
	#data1和data2為兩個(gè)時(shí)間序列，n設(shè)置做多少個(gè)時(shí)間步長(zhǎng)的超前滯后
    r=leadlagcor(data1,data2,n)#調(diào)用上面寫的函數(shù)做超前滯后相關(guān)
    x=range(-n,n+1,1)
    
    fig = plt.figure()
    ax = fig.add_subplot(111)
    ax.plot(x,r,'k--',linewidth=0.8)
    ax.axhline(0, color='k')
    
    b=ax.bar(x,np.squeeze(r),color='red')
    for bar,height in zip(b,r):
        if height<0:
            bar.set(color='blue')
     
    print('cor_max:',np.max(r),'\n','cor_min:',np.min(r)) 
    plt.savefig('%s.jpg')
    plt.show()

畫出來的結(jié)果就是這樣啦，有更好的寫法和例圖也歡迎分享~

祝大家科研順利，身心健康！