开发者社区

文档建议反馈控制台

最新优惠活动

文章/答案/技术大牛

发布

用pandas.Series计算两个时间序列的交集之间的相关性

pandas是Python编程语言中用于数据分析和数据处理的重要库之一。pandas.Series是pandas库中的一个数据结构，可以用来存储一维的标签化数据。计算两个时间序列的交集之间的相关性可以通过以下步骤实现：

导入pandas库并创建两个时间序列（Series对象）。
导入pandas库并创建两个时间序列（Series对象）。
其中，data1和data2是时间序列的数据，index1和index2是对应的时间索引。
使用pandas.Series的intersection()方法获取两个时间序列的交集。
使用pandas.Series的intersection()方法获取两个时间序列的交集。
从原始时间序列中提取交集部分，并计算相关性。
从原始时间序列中提取交集部分，并计算相关性。
correlation即为交集部分的相关性。

相关性衡量了两个变量之间的线性关系强度，取值范围为-1到1。值为1表示存在完全正相关，值为-1表示存在完全负相关，值为0表示不存在线性关系。

对于pandas库相关的推荐腾讯云产品，腾讯云提供了弹性MapReduce（EMR）服务，适用于大数据处理和分析场景。该服务支持使用pandas和其他数据处理库进行数据分析和计算任务。

更多关于腾讯云弹性MapReduce（EMR）服务的详细信息，请访问腾讯云官方文档：腾讯云弹性MapReduce（EMR）

相关搜索:计算时间序列的滚动相关性获取两个序列之间的交集时出错具有单一输出的两个时间序列之间的互相关性日期和整数之间的相关性(pandas)？时间序列度量xy点时间序列之间的相关性- python 合并pandas中的两个时间间隔序列(交集)两个Geodataframe之间的交集计算从正态分布创建的时间序列的自相关性如何使用tidyverse计算截面相关性的时间序列计算和可视化无序序列中两个变量之间的相关性用图形之间的直线绘制时间序列问题两个时间序列之间的差异窗口两个椭圆之间的drawOval()交集查找两个列表之间的交集 Quandl时间序列与Pandas的相关性 Spotfire:计算两个过滤序列之间的增量 js计算两个时间之间的小时 js计算两个时间之间的天数计算两个入口之间的流逝时间计算两个时间戳之间的差异

相关搜索:

页面内容是否对你有帮助？

有帮助

没帮助

相关·内容

自相关和偏自相关的简单介绍

原文地址：https://machinelearningmastery.com/gentle-introduction-autocorrelation-partial-autocorrelation/

07

A Gentle Introduction to Autocorrelation and Partial Autocorrelation (译文)

A Gentle Introduction to Autocorrelation and Partial Autocorrelation 自相关和偏自相关的简单介绍自相关(Autocorrelation)和偏自相关(partial autocorrelation)图在时间序列分析和预测被广泛应用。这些图以图形方式总结了时间序列中的观测值(observation)和先前时间步中的观测值(observation)之间关系的强度。自相关和偏自相关之间的区别对于初学者进行时间序列预测来说可能是困难并且疑惑的。

06

Pandas基础：在Pandas数据框架中移动列

有时候，我们需要在pandas数据框架内移动一列，shift()方法提供了一种方便的方法来实现。

02

自相关与偏自相关的简单介绍

自相关和偏自相关图在时间序列分析和预测中经常使用。这些图生动的总结了一个时间序列的观察值与他之前的时间步的观察值之间的关系强度。初学者要理解时间序列预测中自相关和偏自相关之间的差别很困难。在本教程中，您将发现如何使用Python来计算和绘制自相关图和偏自相关图。完成本教程后，您将知道：如何绘制和检查时间序列的自相关函数。如何绘制和检查时间序列的偏自相关函数。时间序列分析中自相关函数和偏自相关函数之间的差异。让我们开始吧。每日最低气温数据集该数据集描述了澳大利亚墨尔本市10年（1981 – 1

04

Python中的白噪声时间训练

白噪声是时间序列预测中的一个重要概念。如果一个时间序列是白噪声，它是一个随机数序列，不能预测。如果预测误差不是白噪声，它暗示了预测模型仍有改进空间。在本教程中，你将学习Python中的白噪声时间序列

06

时间序列基础教程总结！

最近在Kaggle发现了一个关于时间序列比较不错的kernal，决定翻译一下搬运过来，大家一起学习交流一下。如果预期不错的话准备写四章，分别是时间序列Python基本操作、统计分析、时间序列分解与随机游走、统计建模分析。

01

时间序列基础教程总结！

最近在Kaggle发现了一个关于时间序列比较不错的kernal，决定翻译一下搬运过来，大家一起学习交流一下。如果预期不错的话准备写四章，分别是时间序列Python基本操作、统计分析、时间序列分解与随机游走、统计建模分析。

02

手把手教你用 Python 实现针对时间序列预测的特征选择

AI 研习社按：本文源自美国机器学习专家 Jason Brownlee 的博客，AI 研习社编译。要将机器学习算法应用于时间序列数据，需要特征工程的帮助。例如，单变量的时间序列数据集由一系列观察结果组成，它们必须被转换成输入和输出特征，才能用于监督性学习算法。但这里有一个问题：针对每个时间序列问题，你可以处理的特征类型和数量，却并没有明确的限制。当然，古典的时间序列分析工具（如相关图correlogram）可以帮助评估滞后变量（lag variables），但并不能直接帮助开发者对其他类型的特征进

08

时间序列分析中的自相关

在时间序列分析中，我们经常通过对过去的理解来预测未来。为了使这个过程成功，我们必须彻底了解我们的时间序列，找到这个时间序列中包含的信息。

02

创美时间序列【Python 可视化之道】

时间序列数据在许多领域中都是常见的，包括金融、气象、股票市场等。通过可视化这些时间序列数据，我们可以更直观地理解数据的趋势、周期性和异常情况。Python提供了许多强大的可视化库，如Matplotlib、Seaborn和Plotly，可以帮助我们创建漂亮的时间序列图表。本文将介绍如何使用这些库来可视化时间序列数据。

01

AR(I)MA时间序列建模过程——步骤和python代码

1.异常值和缺失值的处理这绝对是数据分析时让所有人都头疼的问题。异常和缺失值会破坏数据的分布，并且干扰分析的结果，怎么处理它们是一门大学问，而我根本还没入门。（1）异常值 3 ways to remove outliers from your data https://ocefpaf.github.io/python4oceanographers/blog/2015/03/16/outlier_detection/ 提供了关于如何对时间序列数据进行异常值检测的方法，作者认为移动中位数的方法最好，代码

06

Pandas 学习手册中文第二版：11~15

数据通常被建模为一组实体，相关值的逻辑结构由名称（属性/变量）引用，并具有按行组织的多个样本或实例。实体往往代表现实世界中的事物，例如一个人，或者在物联网中，是一个传感器。然后，使用单个数据帧对每个特定实体及其度量进行建模。

02

Python时间序列分析苹果股票数据：分解、平稳性检验、滤波器、滑动窗口平滑、移动平均、可视化

时间序列是一系列按时间顺序排列的观测数据。数据序列可以是等间隔的，具有特定频率，也可以是不规则间隔的，比如电话通话记录。

00

终于把时间序列分析的关键点全讲清楚了！

来源：深度学习爱好者本文约3200字，建议阅读10分钟本文与你分享时间序列分析的基础知识。时间序列的定义一个时间序列过程(time series process)定义为一个随机过程，这是一个按时间排序的随机变量的集合，也就是将每一个时刻位置的点作为一个随机变量。是索引集合(index set)，决定定义时序过程以及产生观测值的一个时间集合。其中假定随机变量的取值是连续的。时间索引集合是离散且等距的。在整个过程中，都采用以下符号：随机变量(Random variables)用大写字

03

SOFTS：新SOTA，纯MLP模型架构实现高效多元时序预测

多变量时间序列预测在金融、交通管理、能源和医疗保健等多个领域中扮演着至关重要的角色。最近的研究强调了通道独立性在抵抗分布漂移方面的优势，但忽视了通道间的相关性，限制了进一步的改进。一些方法通过使用注意力或混合器等机制来捕捉通道间的相关性，但它们要么引入了过多的复杂性，要么过于依赖相关性，在分布漂移下，尤其是在大量通道的情况下，难以取得满意的结果。

01

实现基于股票收盘价的时间序列的统计（用Python实现）

时间序列是按时间顺序的一组真实的数字，比如股票的交易数据。通过分析时间序列，能挖掘出这组序列背后包含的规律，从而有效地预测未来的数据。在这部分里，将讲述基于时间序列的常用统计方法。

01

时间序列预测的20个基本概念总结

时间序列数据是有序的。这意味着观察/数据点依赖于以前的观察/数据点。因此，在模型训练期间，数据点顺序不会被打乱。

03

Python配对交易策略统计套利量化交易分析股票市场|附代码数据

说到在股票市场上赚钱，有无数种不同的赚钱方式。似乎在金融界，无论你走到哪里，人们都在告诉你应该学习 Python

02

配对交易策略统计套利量化交易分析股票市场

说到在股票市场上赚钱，有无数种不同的赚钱方式。似乎在金融界，无论你走到哪里，人们都在告诉你应该学习 Python。毕竟，Python 是一种流行的编程语言，可用于所有类型的领域，包括数据科学。有大量软件包可以帮助您实现目标，许多公司使用 Python 来开发与金融界相关的以数据为中心的应用程序和科学计算。

03

Python配对交易策略统计套利量化交易分析股票市场|附代码数据

说到在股票市场上赚钱，有无数种不同的赚钱方式。似乎在金融界，无论你走到哪里，人们都在告诉你应该学习 Python

01

一个时间序列可视化神器：Plotnine

我们将利用6种不同的图表来揭示时间序列数据的各个方面。重点介绍Python中的plotnine库，这是一种基于图形语法(Grammar of Graphics)的绘图工具。

02

时间序列 ACF 和 PACF 理解、代码、可视化

我们说时间序列可以被预测，主要基于以下事实：我们可以部分掌握影响该时间序列的因素的变化情况。换句话说，对时间序列进行预测，其实就是利用各种理论和工具，对观察到的时间序列进行“抽丝剥茧”，以试图掌握其变化的本质，从而对未来的表现进行预测。

01

50种常见Matplotlib科研论文绘图合集！赶紧收藏~~

内容来源：和鲸社区有效图表的重要特征：在不歪曲事实的情况下传达正确和必要的信息。设计简单，您不必太费力就能理解它。从审美角度支持信息而不是掩盖信息。信息没有超负荷。 01 关联（Correlation）关联图表用于可视化2个或更多变量之间的关系。也就是说，一个变量如何相对于另一个变化。 1、散点图（Scatter plot）散点图是用于研究两个变量之间关系的经典的和基本的图表。如果数据中有多个组，则可能需要以不同颜色可视化每个组。在 matplotlib 中，您可以使用 plt.scatte

02

【附代码】时间序列与时间序列的相关、时间序列与空间场的相关、空间场与空间场的相关、显著性检验打点

该相关系数是由卡尔·皮尔逊在前人的研究基础上所提出的相关统计量，可以用来度量两个变量之间的简单线性关系。它的计算公式如下：

01

浅谈Hurst指数

有效市场假说和分形市场假说是资本市场两个重要的理论，有效市场假说建立在正态性的假说上，但大量证据表明，金融数据具有尖峰厚尾的特性，这也是分形市场假说的出发点。

03

如何搭建适合时间序列预测的Transformer模型？

今天又是一篇Transformer梳理文章，这次应用场景是时间序列预测。Transformer的序列建模能力，让其天然就比较适合时间序列这种也是序列类型的数据结构。但是，时间序列相比文本序列也有很多特点，例如时间序列具有自相关性或周期性、时间序列的预测经常涉及到周期非常长的序列预测任务等。这些都给Transformer在时间序列预测场景中的应用带来了新的挑战，也使业内出现了一批针对时间序列任务的Transformer改造。下面就给大家介绍7篇Transformer在时间序列预测中的应用。

03

用python做时间序列预测四：平稳/非平稳时间序列

1、序列的均值(mean)不应该是时间的函数(意思是不应该随时间变化)，而应该是一个常数。下面的左图满足这个条件，而右图的均值受时间的变化影响。

04

时间序列预测全攻略（附带Python代码）

原文作者：AARSHAY JAIN 36大数据翻译，http://www.36dsj.com/archives/43811 时间序列（简称TS）被认为是分析领域比较少人知道的技能。（我也是几天前才知道它）。但是你一定知道最近的小型编程马拉松就是基于时间序列发展起来的，我参加了这项活动去学习了解决时间序列问题的基本步骤，在这儿我要分享给大家。这绝对能帮助你在编程马拉松中获得一个合适的模型。文章之前，我极力推荐大家阅读《基于R语言的时间序列建模完整教程》A Complete Tutorial on Ti

Moirai：Salesforce的时间序列预测基础模型

在过去的几个月中，时间序列基础模型的发展速度一直在加快，每个月都能看到新模型的发布。从TimeGPT 开始，我们看到了 Lag-Llama 的发布，Google 发布了 TimesFM，Amazon 发布了 Chronos，Salesforce 发布了 Moirai。TimesFM是信息最多的模型，而Lag-Llama、Chronos我们都做过详细的介绍。今天我们来详细介绍一下Moirai，这里可能最不知名（相对）就是Salesforce了，所以基本没有介绍 Moirai的文章，我们就来补足这个信息。

01

分形数学助力股市预测

在金融市场中，投资者最常用的两种交易策略是动量和均值回归策略。如果股票表现出动量（或如下图所示的趋势行为），那么如果其上一时期已经上涨（下跌），则其当前时期的价格更有可能上涨（下跌）。

01

Pandas 高级教程——高级时间序列分析

Pandas 提供了强大的时间序列处理功能，使得对时间序列数据进行高级分析变得更加灵活和方便。在本篇博客中，我们将深入介绍 Pandas 中的高级时间序列分析技术，并通过实例演示如何应用这些功能。

01

使用pandas-profiling对时间序列进行EDA

EDA 是数据科学工作流程的关键步骤，Pandas-profiling可以通过一行代码快速完成EDA报告，并且能够提供有意义的见解。

02

NeuIPS 2022 | 时间序列相关论文一览（附原文源码）

NeurIPS，全称神经信息处理系统大会(Conference and Workshop on Neural Information Processing Systems)，是一个关于机器学习和计算神经科学的顶级国际会议。该会议固定在每年的12月由NeurIPS基金会主办，被中国计算机协会推荐为A类会议。

02

干货 | 20个教程，掌握时间序列的特征分析（附代码）

【导语】时间序列是指以固定时间为间隔的序列值。本篇教程将教大家用 Python 对时间序列进行特征分析。

01

Python 数据分析（PYDA）第三版（五）

对数据集进行分类并对每个组应用函数，无论是聚合还是转换，都可能是数据分析工作流程的关键组成部分。加载、合并和准备数据集后，您可能需要计算组统计信息或可能需要为报告或可视化目的计算数据透视表。pandas 提供了一个多功能的groupby接口，使您能够以自然的方式切片、切块和总结数据集。

00

Python配对交易策略统计套利量化交易分析股票市场|附代码数据

说到在股票市场上赚钱，有无数种不同的赚钱方式。似乎在金融界，无论你走到哪里，人们都在告诉你应该学习 Python

02

Python配对交易策略统计套利量化交易分析股票市场|附代码数据

说到在股票市场上赚钱，有无数种不同的赚钱方式。似乎在金融界，无论你走到哪里，人们都在告诉你应该学习 Python

00

Python配对交易策略统计套利量化交易分析股票市场|附代码数据

说到在股票市场上赚钱，有无数种不同的赚钱方式。似乎在金融界，无论你走到哪里，人们都在告诉你应该学习 Python

00

Python配对交易策略统计套利量化交易分析股票市场|附代码数据

说到在股票市场上赚钱，有无数种不同的赚钱方式。似乎在金融界，无论你走到哪里，人们都在告诉你应该学习 Python

04

用python做时间序列预测九：ARIMA模型简介

c是常数项，εt是随机误差项。对于一个AR(1)模型而言：当 ϕ1=0 时,yt 相当于白噪声；当 ϕ1=1 并且 c=0 时,yt 相当于随机游走模型；当 ϕ1=1 并且 c≠0 时,yt 相当于带漂移的随机游走模型；当 ϕ1<0 时,yt 倾向于在正负值之间上下浮动。

Python入门操作-时间序列分析

时间序列（或称动态数列）是指将同一统计指标的数值按其发生的时间先后顺序排列而成的数列。时间序列分析的主要目的是根据已有的历史数据对未来进行预测。本文我们会分享如何用历史股票数据进行基本的时间序列分析（以下简称时序分析）。首先我们会创建一个静态预测模型，检测模型的效度，然后分享一些用于时序分析的重要工具。

02

R语言使用ARIMA模型预测股票收益时间序列

“预测非常困难，特别是关于未来”。丹麦物理学家尼尔斯·波尔（Neils Bohr）

01

AAAI 2024 | MSGNet：学习多尺度序列之间的相关性以进行多元时间序列预测

多变量时间序列预测一直是各学科面临的持续性挑战。时间序列数据通常表现出多样的序列内和序列间相关性，这导致了复杂且相互交织的依赖关系，成为众多研究的焦点。

01

时间序列分析中 5 个必须了解的术语和概念

时间序列是按时间排序的一系列观察或测量。在谈论时间序列时，首先想到通常是股票价格。其实时间序列无处不在，一个地理位置的年降雨量、超市产品的日销售额、工厂的月耗电量、化学过程的每小时测量值都是时间序列的例子。

01

探索数据之美：Seaborn 实现高级统计图表的艺术

在数据可视化领域，Seaborn 是 Python 中一个备受欢迎的库。它建立在 Matplotlib 之上，提供了一种更简单的方式来创建漂亮的统计图表。Seaborn 不仅可以绘制常见的统计图表，还支持许多高级功能，如分布图、热图、聚类图等。本文将介绍如何利用 Seaborn 实现一些高级统计图表，并附上代码实例。

01

如何在时间序列预测中检测随机游走和白噪声

无论多么强大，机器学习都无法预测一切。例如与时间序列预测有关的领域中，表现得就不是很好。

02

KDD 2023 | TSMixer: 效果比肩 Transformer 的轻量级多元时序预测模型

Transformer因其捕捉长序列交互的能力而在时间序列预测中备受青睐。然而，尽管计算感知的自注意力模块取得了许多进展，但其对内存和计算的需求仍然是长期预测的一个关键瓶颈。

02

多元时间序列特征工程的指南

使用Python根据汇总统计信息添加新特性，本文将告诉你如何计算几个时间序列中的滚动统计信息。将这些信息添加到解释变量中通常会获得更好的预测性能。

01

用python做时间序列预测十：时间序列实践-航司乘客数预测

陆陆续续写了10篇时间序列相关的文章了，本系列主要是应用为主，包括初识概念、时间序列数据可视化、时间序列分解、平稳/非平稳时间序列、时间序列缺失值处理、相关函数图/偏相关函数图/滞后图、时间序列复杂度量化、Granger causality test(格兰杰因果检验)、ARIMA模型简介、时间序列实践-航司乘客数预测。暂时先记录到这里，后续应该还会补充一些，比如基于深度学习的时间序列预测等。

07

时间序列数据分析与预测之Python工具汇总

在处理时间序列项目时，数据科学家或 ML 工程师通常会使用特定的工具和库。或者他们使用一些众所周知的工具，而这些工具已被证明可以很好地适用与对应的时间序列项目。

02

扫码

添加站长进交流群

领取专属 10元无门槛券

手把手带您无忧上云

扫码加入开发者社群

相关资讯

热门标签

活动推荐

运营活动

活动名称

广告关闭