两个Python DataFrame间滞后相关性的统计合理性及corrwith用法疑问

一、corrwith()到底怎么工作的 #

• corrwith()是Pandas专门用来计算两个DataFrame（或Series）之间列对应元素相关性的工具，默认采用皮尔逊相关系数。
• 直白点说：两个DataFrame里列名匹配的列（就算列名不匹配，也会按位置对应），会逐对取出两列中同一行都不为NaN的元素对，用这些有效数据计算相关系数。
• 要提一句：只要某一行里有一个元素是NaN，这整行的数据就会被直接跳过，不参与相关性计算。

二、shift(50)后计算相关性有没有统计意义 #

当你对df2执行shift(50)后，前50行变为NaN，此时和df1用corrwith()计算时：

• 实际参与计算的是df1的第51行到最后一行，对应df2原始数据的第1行到倒数第50行——这正是滞后相关性分析的核心逻辑：计算df1序列与df2提前50天的序列之间的关联程度。
• 只要剩余的有效样本量足够（比如一年365天的话，还剩315个样本），这个结果是具备统计意义的。样本量越大，结果的可信度越高；如果剩余样本太少（比如仅几十个），统计结果的说服力会明显下降。

三、额外提醒 #

• 由于你的列代表不同的(x,y)位置，corrwith()会为每个位置列单独计算对应的滞后相关性，最终返回一个Series：索引是位置列名，值为该位置的相关系数。
• 要是想验证相关性的统计显著性，可以用scipy.stats.pearsonr，对每个位置的有效配对数据单独计算p值，以此判断相关性是否为真实存在，而非随机巧合。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Flóki