怎么在Python中让特征值滞后一行？针对这个问题，这篇文章详细介绍了相对应的分析和解答，希望可以帮助更多想解决这个问题的小伙伴找到更简单易行的方法。
# 加载库import pandas as pddataframe = pd.DataFrame()# 模拟数据dataframe["dates"] = pd.date_range("1/1/2001", periods=5, freq="D")dataframe["stock_price"] = [1.1,2.2,3.3,4.4,5.5]dataframe.head()# 让值滞后一行dataframe["previous_days_stock_price"] = dataframe["stock_price"].shift(1)dataframe.head()datesstock_priceprevious_days_stock_price02001-01-011.1NaN12001-01-022.21.122001-01-033.32.232001-01-044.43.342001-01-055.54.4补充：怎样用python画超前滞后先关图
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超前滞后相关是什么
想看两个时间序列是否相关，最简单的方法就是求二者的相关系数，但是在大气、海洋等科学问题的研究中，往往一个过程的响应并不是实时的，可能当a过程发生以后一段时间b过程才会发生，这样的关系往往不是同时期的相关系数可以表现的。
超前滞后相关就是为了看两个过程的发生演变是否在时间的先后上有一定的相关性。
举个例子：
有a、b两个时间序列，长度都是十二个月，直接求相关系数就是简单的同期相关。
如果a的1-11月对b的2-12月做相关系数，就是a对b超前1个月的相关；拿a的2-12月对b的1-11月做相关则称之为a对b的滞后1月相关，以此类推，就能求出n个月的超前滞后相关，画图出来就是沿0月（同期）正负各n月。
摘自黄嘉佑的书《气相统计分析与预报方法》，第三版，17页
python中的实现
需要输入两个时间序列，结果为data1对data2的超前滞后相关系数的序列
from scipy.stats import pearsonrimport numpy as np #超前滞后相关def leadlagcor(data1,data2,n):#data1和data2为两个时间序列，n设置做多少个时间步长的超前滞后 a=-n b=-a c=b*2+1 x=np.arange(-n,n+1,1) r=np.zeros((c,1)) p=np.zeros((c,1)) for i in range(c): if i<(b): r[n-i],p[n-i]=pearsonr(data1[:(len(data1)-i)], data2[i:]) else: r[i],p[i]=pearsonr(data1[x[i]:], data2[:len(data1)-x[i]]) return r附赠一个可视化程序
def leadlagcor_plot(data1,data2,n):#data1和data2为两个时间序列，n设置做多少个时间步长的超前滞后 r=leadlagcor(data1,data2,n)#调用上面写的函数做超前滞后相关 x=range(-n,n+1,1) fig = plt.figure() ax = fig.add_subplot(111) ax.plot(x,r,'k--',linewidth=0.8) ax.axhline(0, color='k') b=ax.bar(x,np.squeeze(r),color='red') for bar,height in zip(b,r): if height<0: bar.set(color='blue') print('cor_max:',np.max(r),'\n','cor_min:',np.min(r)) plt.savefig('%s.jpg') plt.show()画出来的结果就是这样啦，有更好的写法和例图也欢迎分享~
祝大家科研顺利，身心健康！
python的数据类型有哪些?
python的数据类型：1. 数字类型，包括int（整型）、long（长整型）和float（浮点型）。2.字符串，分别是str类型和unicode类型。3.布尔型，Python布尔类型也是用于逻辑运算，有两个值：True（真）和False（假）。4.列表，列表是Python中使用最频繁的数据类型，集合中可以放任何数据类型。5. 元组，元组用”()”标识，内部元素用逗号隔开。6. 字典，字典是一种键值对的集合。7. 集合，集合是一个无序的、不重复的数据组合。
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