iterrows() ：对每一行给出相同的结果

Question

我正在尝试为几行的几个滞后创建自协方差。在这个例子中，我得到了两行和 11 个滞后。

在我的示例中，我得到了以下两行：

在文本中：

 array([[164, 148, 152, 144, 155, 125, 153, 146, 138, 190, 192, 192],

   [239, 379, 105, 150, 400, 326, 134, 441, 199, 431, 203, 425]], dtype=int64)

我想获得滞后 0,1...11 的每一行的自协方差。

现在，我得到了以下代码：

 import statsmodels as sm

 import numpy as np

 import pandas as pd

 df = pd.read_excel("directory\\file.xlsx")

def autocov(row):

    x = sm.tsa.stattools.acovf(df.T[row], unbiased=False, demean=True, 

    fft=None, missing='none')

    autocov_df = pd.DataFrame(x)

for index,row in df.iterrows():

     print(x)

这会向我打印以下数组：

在文本中：

 [ 447.52083333  191.93229167   94.51041667  -26.36979167  -87.58333333

   -97.90104167 -121.86458333  -54.328125    -94.47916667  -31.19270833

   -12.65625      16.171875  ]

 [ 447.52083333  191.93229167   94.51041667  -26.36979167  -87.58333333

   -97.90104167 -121.86458333  -54.328125    -94.47916667  -31.19270833

  -12.65625      16.171875  ]

但是，如您所见，它为两行打印了相同的值。

我的代码做错了什么？？？

这是我的首选输出：

[ 447.52083333  191.93229167   94.51041667  -26.36979167  -87.58333333

  -97.90104167 -121.86458333  -54.328125    -94.47916667  -31.19270833

  -12.65625      16.171875  ]

[ 14887., -7237., 1811.,-198.5,

  2903.08333333,  -3346.41666667,   1140.33333333,  -1207.25      ,

  1141.08333333,  -3307.75      ,   1402.33333333,   -544.41666667]

Answer 1

您正在迭代index, row但打印常量值：for index,row in df.iterrows():    print(autocov_df.T)autocov_df.T不依赖于index或row。您需要使用迭代变量来查看差异，例如：for index,row in df.iterrows():    y = some_function(index,row)    print(y)在您的示例中，您不调用autocov并且该函数中没有 return 语句：def autocov(row):    x = sm.tsa.stattools.acovf(df.T[row], unbiased=False, demean=True,     fft=None, missing='none')    autocov_df = pd.DataFrame(x)    return(autocov_df)for index,row in df.iterrows():     x = autocov(index)     print(x)请注意，您的参数命名可能会产生误导。