pandas 面試題挑戰八

2022-07-11 08:18:08 字數 3812 閱讀 5309

現有兩個series如下：

import


pandas as pd


s1 = pd.series([.2, .0, .6, .2])


s2 = pd.series([.3, .6, .0, .1])
求兩個series的皮爾遜係數

解決方法就是把series當成是乙個向量去處理，如下：

s1.corr(s2)
輸出

code:-0.85106449634699
現有資料如下：

import


pandas as pd 


sr = pd.series(['


new york


', '


chicago


', '


toronto


', '


lisbon


', '


rio', '


moscow


']) 


didx = pd.date_range(start ='


2014-08-01 10:00


', freq ='w'


,                       periods = 6, tz = '


europe/berlin


')  


sr.index 


=didx


print(sr)
輸出如下：

2014-08-03 10:00:00+02:00new york


2014-08-10 10:00:00+02:00chicago


2014-08-17 10:00:00+02:00toronto


2014-08-24 10:00:00+02:00lisbon


2014-08-31 10:00:00+02:00rio


2014-09-07 10:00:00+02:00moscow


freq: w-sun, dtype: object
把資料向下移動兩行，解決方法如下：

sr.shift(periods = 2)
輸出

現有資料如下：

import


pandas as pd 


sr = pd.series(['


new york


', '


chicago


', '


toronto


', '


lisbon


', '


rio', '


moscow


']) 


didx = pd.date_range(start ='


2014-08-01 10:00


', freq ='w'


,                       periods = 6, tz = '


europe/berlin


')  


sr.index =didx 


print(sr)
輸出：

2014-08-03 10:00:00+02:00new york


2014-08-10 10:00:00+02:00chicago


2014-08-17 10:00:00+02:00toronto


2014-08-24 10:00:00+02:00lisbon


2014-08-31 10:00:00+02:00rio


2014-09-07 10:00:00+02:00moscow


freq: w-sun, dtype: object
把資料向上移動兩行，解決方法如下：

sr.shift(periods = -2)
輸出

自相關係數

平穩序列的自相關係數會快速收斂，從哪一階開始快速收斂（忽然從乙個較大的值降到0附近）就說明是哪一階模型，例如自相關函式圖拖尾，偏自相關函式圖截尾，n從2或3開始控制在置信區間之內，因而可判定為ar(2)模型或者ar(3)模型。 如果你不懂時間序列是啥就別看這段了，這需要你系統的學習時間序列。

現有資料如下：

import


pandas as pd 


sr = pd.series([11, 21, 8, 18, 65, 18, 32, 10, 5, 32, none]) 


index_ = pd.date_range('


2010-10-09 08:45


', periods = 11, freq ='h'


) sr.index 


=index_


print(sr)
輸出：

2010-10-09 08:45:00    11.0


2010-10-09 09:45:00    21.0


2010-10-09 10:45:00     8.0


2010-10-09 11:45:00    18.0


2010-10-09 12:45:00    65.0


2010-10-09 13:45:00    18.0


2010-10-09 14:45:00    32.0


2010-10-09 15:45:00    10.0


2010-10-09 16:45:00     5.0


2010-10-09 17:45:00    32.0


2010-10-09 18:45:00nan


freq: h, dtype: float64
求該series的自相關係數

result =sr.autocorr() 


result
輸出：

result:-0.13907359397344918

result:-0.13907359397344918
如果你沒學過時間序列，還非得想知道啥事autocorr，那好吧，我看了一下原始碼，其實autocorr就是

result =sr.corr(sr.shift())


result
輸出：

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