python - 在一系列序列上应用autocorr

我有一个包含几个时间序列的数据框：

df.head()
             0         1         2
time
0.0   0.365035  0.365035  0.365035
1.0   0.349999  0.349999  0.349999
2.0   0.340998  0.340998  0.340998
3.0   0.333877  0.333877  0.333877
4.0   0.326411  0.326411  0.326411

现在，我想为每个std和autocorr计算。

我知道我可以单独进行：

df[0].aggregate(['std', 'autocorr'])
Out[10]:
std         0.081165
autocorr    0.995285

对于std，它可以工作：

df.unstack().groupby(level=0).aggregate(['std'])
Out[11]:
        std
0  0.081165
1  0.081165
2  0.081165

但是当我尝试对autocorr做同样的事情时，我得到

df.unstack().groupby(level=0).aggregate(['autocorr'])
AttributeError: Cannot access callable attribute 'autocorr' of 'SeriesGroupBy' objects, try using the 'apply' method

为什么会这样呢？什么是正确的方法/解决方法？

最佳答案

autocorr很可能没有实现为SeriesGroupBy类的方法。

尝试以下方法：

In [15]: df.unstack().groupby(level=0).agg(['std', pd.Series.autocorr])
Out[15]:
        std  autocorr
0  0.014972  0.991893
1  0.014972  0.991893
2  0.014972  0.991893

关于python - 在一系列序列上应用autocorr，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题：https://stackoverflow.com/questions/50444987/