你的思路完全靠谱！用resample结合corr确实是实现按周计算相关性的高效方案，我来给你拆解具体操作，还会教你怎么一次性得到两种相关性结果。

首先先确认你的数据构建逻辑没问题，2018年1月1日到28日正好是4个完整周，完美适配按周分组的需求。

方法1：单独计算单一相关性（比如你提到的Spearman） #

你写的df.resample('W').corr(method='spearman')是完全可行的，不过运行后会得到一个层次化索引的相关矩阵（每个周对应A-A、A-B、B-A、B-B四个值），如果只想提取A和B之间的相关系数，可以用xs来筛选：

# 计算每周Spearman相关性并提取A-B的系数
weekly_spearman = df.resample('W').corr(method='spearman').xs('A', level=1)['B']
print(weekly_spearman)

默认'W'是把周日作为每周的结束日，如果你想调整周的结束时间（比如周一），可以改成'W-MON'；要是想用每周的起始日作为结果的索引标签，加上label='left'参数即可，比如df.resample('W', label='left').corr(...)。

方法2：同时计算Pearson和Spearman两种相关性 #

如果想一次性得到两种方法的结果，我们可以自定义一个函数，然后用resample的apply方法批量处理每个周的分组：

def calculate_correlations(group):
    # 计算当前周的Pearson相关系数（A与B）
    pearson_corr = group.corr(method='pearson').loc['A', 'B']
    # 计算当前周的Spearman相关系数（A与B）
    spearman_corr = group.corr(method='spearman').loc['A', 'B']
    # 返回包含两种结果的Series
    return pd.Series({'Pearson': pearson_corr, 'Spearman': spearman_corr})

# 按周重采样并应用自定义函数
weekly_corrs = df.resample('W').apply(calculate_correlations)
print(weekly_corrs)

这样得到的weekly_corrs是一个结构清晰的DataFrame，每一行对应一个周，两列分别是Pearson和Spearman的相关系数，非常直观。

注意事项 #

• 如果你的数据中有缺失日期或者某周的样本量不足2个，计算相关性时会返回NaN，可以根据需求用dropna()或者填充值处理。
• 周的时间标签可以通过label和loffset参数灵活调整，比如label='left'用周起始日作为索引，loffset='-1d'可以把结束日调整为周六。

备注：内容来源于stack exchange，提问作者diedro