找到熊猫时间序列之间的相关性

Question

我有两个熊猫数据框，我只从一列中获取并将日期列设置为索引，所以现在我有两个系列。我需要找到这些 Series 的相关性。

以下是几行dfd：

index      change
2018-12-31  -0.86
2018-12-30  0.34
2018-12-27  -0.94
2018-12-26  -1.26
2018-12-25  3.30
2018-12-24  -4.17

来自dfp：

index      change
2018-12-31  0.55
2018-12-30  0.81
2018-12-27  -2.99
2018-12-26  0.50
2018-12-25  3.59
2018-12-24  -3.43

我试过：

correlation=dfp.corr(dfd)

并得到以下错误：

TypeError: unsupported operand type(s) for /: 'str' and 'int'

Answer 1

问题是dfp由数字的字符串表示填充，因此Series.astype用于转换为浮点数：

correlation=dfp.astype(float).corr(dfd.astype(float)
print (correlation)
0.8624789983270312

如果某些非数字值解决方案 abaove 失败，则使用to_numericwith errors='coerce'- 非数字将转换为缺失值：

correlation=pd.to_numeric(dfp, errors='coerce').corr(dfd)