跨时间序列的列相关性

跨时间序列的列相关性可以通过计算两个时间序列之间的相关系数来衡量。下面是一个使用Python和pandas库来计算跨时间序列的列相关性的示例代码：

import pandas as pd

# 创建示例数据框
data = {'date': ['2022-01-01', '2022-01-02', '2022-01-03', '2022-01-04', '2022-01-05'],
        'series1': [1, 2, 3, 4, 5],
        'series2': [5, 4, 3, 2, 1]}
df = pd.DataFrame(data)

# 将日期列转换为日期数据类型
df['date'] = pd.to_datetime(df['date'])

# 将日期列设置为索引
df.set_index('date', inplace=True)

# 计算列相关系数
correlation = df['series1'].corr(df['series2'])
print(f"列相关系数: {correlation}")

输出结果为：

列相关系数: -1.0

在示例代码中，首先使用pandas库创建了一个示例数据框，其中包含了两个时间序列列（series1和series2）和一个日期列（date）。然后，使用pd.to_datetime函数将日期列转换为日期数据类型，并使用set_index函数将日期列设置为数据框的索引。

最后，使用corr函数计算series1和series2列之间的相关系数，并将结果打印出来。在这个例子中，series1和series2列之间的相关系数为-1.0，表示它们呈现完全的负相关关系。