Скользящая корреляция данных временных рядов с пандами
Ниже приведен небольшой образец моих данных. У меня есть некоторые значения в определенное время, помеченные буквой A, которые я хочу соотнести с ценами в определенное время, помеченные буквой B.
Каждое значение A учитывает интервал до соответствующего времени. Значение 0,054873437864689699 от полуночи до 651,0 минуты (или 10:51 утра). Значение 0,055546509015723597 составляет от 651,0 до 653,0 минут (или с 10:51 до 10:53) и так далее.
Каждое значение B - это цена в соответствующее время с точностью до миллисекунды. Я могу просто усреднить цены за интервал, чтобы сопоставить времена со значениями А.
Я нашел "Rolling_corr_pairwise" в документации Pandas. Я совершенно новичок в Pandas и мне нужно очень упрощенное, пошаговое объяснение того, как это реализовать. Создание DataFrame также является новым для меня. Я хочу найти и отобразить скользящую корреляцию значений A и B со временем, скажем, в 50-минутном окне. Я понимаю, что перечисление времени (минуты с полуночи) ужасно, так что спасибо, что согласился со мной.
А-значения должны быть коррелированы
[0,054873437864689699, 0,055546509015723597, 0,056806870789744064, 0,05656315835834981, 0,056307375921714732, 0,056614971519205935, 0,058407075702340799, 0,058483089024092987, +0,059124318881877719, 0,057917622539541552, 0,058499741855677162, 0,059480023024158751, 0,059925414031410718, +0,059699384112206717, +0,059783470585893353, +0,058500193498812712, 0,056660594185120206, +0,057215267146834899, 0,054616609322569204, +0,053707026223574213, +0,053727363037656489, +0,052396419451433848, 0,051417634891722949, 0,050305835255857634, +0,050611614412277413, 0,050005571241158321, 0,051123891272704211, 0,049674112051554621, 0,049446781886845974, 0,047887309892200268]
A-Times в минутах с полуночи
[651,0, 653,0, 656,0, 657,0, 658,0, 661,0, 663,0, 665,0, 666,0, 668,0, 671,0, 673,0, 674,0, 675,0, 676,0, 677,0, 679,0, 680,0, 682,0, 683,0, 684,0, 686,0, 687,0, 689,09 693,0, 696,0, 700,0, 701,0, 704,0]
B-цены, должны быть соотнесены с A
[116.33, 116.33, 116.33, 116.33, 116.33, 116.33, 116.33, 116.33, 116.33, 116.33, 116.33, 116.33, 116.33, 116.33, 116.33, 116.32, 116.32, 116.32, 116.32, 116.32, 116.32, 116.33, 116.33, 116.33, 116.33, 116,33, 116,33, 116,3201, 116,33, 116,33, 116,33, 116,3201, 116,33, 116,33, 116,33, 116,33, 116,33, 116,33, 116,33, 116,33, 116,33, 116,33, 116,33, 116,33, 116,33, 116,33, 116,33, 116,33, 116,33 ]
B-Times в минутах с полуночи цен, где 1 миллисекунда = минута / 60000
[629,5010833333333, 629,5010833333333, 629,5013166666666, 629,5013166666666, 629,5013166666666, 629,5018166666666, 629,5047, 629,507, 629,5070666666667, 629,5071166666667, 629,508, 629,508, 629,508, 629,508, 629,508, +629,5080333333333, 629,5080666666667, +629,5080666666667, +629,5080666666667, +629,5080666666667, +629,5080666666667, 629,5081, +629,5081833333334, 629,5081833333334, 629,5082166666666, 629,50865, 629,50865, 629,5087166666667, 629,5093166666667, 629,5098333333333, 629,5195, 629,5197, 629,5240166666666, +629,5316333333333, 629,5316666666666, 629,5316666666666, 629,5316666666666, +629,5316666666666, +629,5316666666666, 629,5316666666666, 629,5317666666666, 629,5317666666666, 629,5317666666666, 629,5317666666666, 629,5317666666666, 629,5317666666666, +629,5320333333333, 629,5325, +629,5325333333333, +629,5365833333333]