部分日期的Pandas DataFrame相关性
Pandas是一个强大的数据分析工具，它提供了丰富的功能来处理和分析数据。Pandas DataFrame是Pandas库中最常用的数据结构之一，它类似于一个二维表格，可以存储和操作具有不同数据类型的数据。
在Pandas DataFrame中，我们可以使用相关性来衡量两个变量之间的线性关系强度。相关性的取值范围为-1到1，其中-1表示完全负相关，1表示完全正相关，0表示没有线性关系。
要计算部分日期的Pandas DataFrame相关性，我们可以使用Pandas的corr()函数。该函数可以计算DataFrame中所有数值列之间的相关性，并返回一个相关性矩阵。
以下是一个示例代码，展示如何计算部分日期的Pandas DataFrame相关性：
import pandas as pd
# 创建一个示例DataFrame
data = {'日期': pd.date_range(start='2022-01-01', end='2022-01-31'),
'销售额': [100, 200, 150, 300, 250, 400, 350, 500, 450, 600, 550, 700, 650, 800, 750, 900, 850, 1000, 950, 1100, 1050, 1200, 1150, 1300, 1250, 1400, 1350, 1500, 1450, 1600],
'访问量': [1000, 1500, 1200, 1800, 1600, 2000, 1900, 2200, 2100, 2400, 2300, 2600, 2500, 2800, 2700, 3000, 2900, 3200, 3100, 3400, 3300, 3600, 3500, 3800, 3700, 4000, 3900, 4200, 4100, 4400]}
df = pd.DataFrame(data)
# 设置日期列为索引
df.set_index('日期', inplace=True)
# 计算相关性矩阵
correlation_matrix = df.corr()
print(correlation_matrix)运行以上代码，将会输出相关性矩阵，其中每个单元格的值表示对应两个变量之间的相关性。
在实际应用中，部分日期的Pandas DataFrame相关性可以用于分析时间序列数据中的变量之间的关系。例如，我们可以使用相关性来判断销售额与访问量之间的关系，从而评估市场推广活动的效果。
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1回答
您好，我正在运行一些python代码，该代码计算我的pandas dataframe中两列之间的相关性，同时按日期和id进行分组。例如，我的df如下所示：
date id z x y
1 A z1 x1 y1
1 A z2 x2 y2
....
....
1 D z_n-1 x2 y2
1 D z_n x2 y2
尽量不要关注下标，也不要关注数据的实际含义。而是专注于一般的形式。对于给定的日期，我对给定的id有多个重复的观察值，并且我想计算每个id在每个日期的"x“和"y
浏览 0提问于2020-03-03得票数 1
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不正确的相关结果
、、
我正在研究一个有限结果的预测系统，其输出为-1或1，这取决于10个传感器检测到的值。
class_label sensor0 sensor1 sensor2 sensor3 sensor4 sensor5 sensor6 sensor7 sensor8 sensor9
count 400.000000 400.000000 400.000000 400.000000 400.000000 400.000000 400.000000 400.000000 400.000000 40
浏览 0提问于2019-07-22得票数 3
2回答
如何确定数据与南的相关性？
、、、、
我使用来自Pandas的DataFrame.corr()方法。结果，它返回相关矩阵，但它删除了列，其中甚至是一个南值。是否有可能计算DataFrame与Nan的相关性？
浏览 0提问于2018-05-10得票数 1
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我刚刚开始使用pandas，我正在尝试导入excel文件，但我得到的日期-时间值类似于01/01/2019 00:00:00，而不是01/01/2019格式。顺便说一下，源数据是日期，而不是日期-时间。
我使用了下面的代码
import pandas as pd
df = pd.read_excel (r'C:\Users\abcd\Desktop\KumulData.xlsx')
print(df)
其中包含日期的列是"BDATE“、"BVADE”和"AKTIVASYONTARIH“，分别对应于第6、7和11列。
我可以使用什么代码来查看Pandas
浏览 12提问于2019-02-14得票数 1
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假设我有一个数据帧，如下所示，我得到了相关矩阵(因子0到因子9)。如何获得所有不同的因子相关矩阵组合(例如，三个因子作为一个组合)？谢谢。
import pandas as pd
import numpy as np
rs = np.random.RandomState(0)
df = pd.DataFrame(rs.rand(10, 10))
corr = df.corr()
浏览 7提问于2018-09-05得票数 2
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切片板系列
、、
我有一个简单的数据文件：
>>> df = pd.DataFrame(np.random.randint(0,5,(20, 2)), columns=['col1','col2'])
>>> df['ind1'] = list('AAAAAABBBBCCCCCCCCCC')
>>> df.set_index(['ind1'], inplace=True)
>>> df
col1 col2
ind1
A
浏览 4提问于2016-10-17得票数 3
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我想将作者名称、域和日期从dataframe列中分离出来。
虽然.split(“in ")可以很好地分离左边的作者名称，但我也希望分隔域和日期，这两个域和日期不是通过空格标记分离的。
from pandas import DataFrame
Cars = {'Details': ['Daniel Jacobs in HackeMoon.comJul 31, 2017','Wil Zelk in websiteabc.deJan 28','Wil Zelk in anotherwebsite.chJan 28, 2019'
浏览 1提问于2019-07-30得票数 2
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如何改进特征和结果之间的相关性，以便实现回归模型？我知道使用pandas .corr()函数可以看到相关性，回归模型的最佳特征是最接近1或-1的特征。但是如果所有的特征都接近于0，我应该怎么做？有没有一种方法可以实现某种特征工程，这样我就可以改善这种相关性？
以下是示例代码：
import pandas as pd
df = pd.DataFrame({'par 1':[1,3,2,5,7,4,6,1,3,1,1,2,4],
'par 2':[5,4,3,1,5,3,1,3,5,3,5,7,9],
浏览 2提问于2019-12-17得票数 0
我使用LassoCV()模型进行特征选择。它给了我这个问题，而不是选择任何功能太。"C:\Users\xyz\Anaconda3\lib\site-packages\sklearn\feature_selection\base.py:80: UserWarning:没有选择任何特性:要么数据太吵，要么选择测试太严格。UserWarning)"“
代码如下所示。
数据在中
import pandas as pd
import numpy as np
from sklearn.preprocessing import LabelEncoder
from sklearn.featur
浏览 3提问于2019-08-01得票数 1
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我有一个correlation matrix，它是一个pandas数据文件，如下所示：
import pandas as pd
foo = pd.DataFrame({'vars': ['col_a', 'col_b', 'col_c', 'col_d'],
'col_a': [1, 0.9, 0.04, 0.03],
'col_b': [0.9,1,0.05,0.03],
浏览 6提问于2021-09-08得票数 1
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Python相关指数
、、、
给定一个数据框架"df"，我需要得到区域=“加利福尼亚”的平均价格与总成交量之间的相关指数。
给予Dataframe:
加州平均价格与总成交量的相关指数：
cali_mean = df.groupby('Region').get_group('California')['AveragePrice'].mean()
max_volume = (df.groupby('Region')['TotalVolume'].sum()).max() #Output: 1028981653.17
# Co
浏览 3提问于2022-03-24得票数 0
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我制作了一个时间系列，显示了意大利南部的电子价格和他们生产电力能源的两种最重要的商品(商品、天然气)。因此，我将所有这些数据输入到DataFrame中，其中有以下详细数据：
第一栏-日内石油期货日价格；
第二栏-N日天然气期货日价格；
第三栏-意大利电市场每日价格；
这些数据是从2010年到2022年的时间范围内，所以12年的历史时间数据。DataFrame头看起来如下所示：
PETROIL GAS ELECTRICITY
0 64.138395 2.496172 68.608696
1 65.196161 2.482612 113.739130
2
浏览 0提问于2022-09-28得票数 0
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无法绘制一列相对于其他列的热图
、、、、
在以下问题的帮助下：，我尝试了以下几种方法：
import pandas
import seaborn as sns
dataframe = pandas.read_csv("training.csv", header=0,index_col=0)
for a in list(['output']):
for b in list(dataframe.columns.values):
corr.loc[a, b] = dataframe.corr().loc[a, b]
print(b)
print(corr)
sns.h
浏览 2提问于2019-01-11得票数 3
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我在一列中有一个日期范围值为'2014-10-16 - 2014-10-23‘的字符串的pandas数据格式，我希望保留这一列，但在开始和结束的年份、月份和日期添加新的列(例如，StartYear、EndDay等)。
是否有一种使用Python的简洁方法，理想地利用pandas时间序列特性并在dataframe中工作？
浏览 3提问于2014-03-16得票数 2
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有谁知道如何在每次迭代中使用两列来迭代pandas Dataframe？
假设我有
a b c d
5.1 3.5 1.4 0.2
4.9 3.0 1.4 0.2
4.7 3.2 1.3 0.2
4.6 3.1 1.5 0.2
5.0 3.6 1.4
浏览 9提问于2019-07-15得票数 2
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import numpy as np
import pandas as pd
import seaborn as sns
from sklearn.linear_model import LinearRegression
from sklearn.datasets import make_regression
a = make_regression(n_samples=300,n_features=5,noise=5)
df1 = pd.DataFrame(a[0])
df1 = pd.concat([df1,pd.DataFrame(a[1].T)],axis=1,ignore_index
浏览 23提问于2021-01-12得票数 0
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给定以下数据集：
from pandas import DataFrame
Data = {
'a1': [,0,,0.01,0,0.03,0.01,0.01,,0,0,0,0.01,0.01,0,0.01,0,0.01,0.01,0.01,0,,,,0,0,0.01,0.01,0.02,0.03,0],
'a2': [,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,0,0,,,0,,,],
'a3': [,0,0.02,,,0,0.01,0.03,0,0.01,0.01,0.02,,,,,,,,0.01,0.01,0,0
浏览 6提问于2020-03-05得票数 0
我试图计算Dask数据的相关矩阵。
数据非常庞大--围绕着带有900列的1 000 000行。，我想从关联矩阵创建一个热图。--我知道热图可能是完全混乱的，视觉上也不讨人喜欢，但我还是想做。
我使用Dask dataframe来获得parallelism的优势，这样就可以更快地计算它：
from dask.distributed import Client
import dask.dataframe as df
#Create cluster on local machine
client = Client(n_workers = 4, threads_per_worker = 1, mem
浏览 1提问于2021-04-04得票数 1
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我一直在尝试使用pandas DataFrame生成基于corr矩阵的spearman。尽管我在DataFrame对象中插入了200+ nd.array，但所有结果都给了我190X190矩阵。 import pandas as pd
vectors # list of 200 nd.array with the same size
df = pd.DataFrame(vectors)
mat = df.corr(method="spearman")
print (len(mat)) 这行应该打印190，而我期望看到200，corr函数是否只支持最多190个元素？
浏览 12提问于2019-06-12得票数 2
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当我使用pandas.DataFrame.corr()创建相关矩阵时，我发现关联矩阵(corr_matrix)有37列，DataFrame(all_data)有80列。在我看来，这两栏应该是一样的。换句话说，相关矩阵应该具有形状(80x80)。但这并没有发生。在创建相关矩阵之前，我已经估算了所有丢失的数据。那么，为什么两列不相等呢？
代码
corr_matrix = all_data.corr(method="kendall").abs()
print("Missing value descending:\n{}\n".format(all_data.isnul
浏览 2提问于2021-11-13得票数 3
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我正在分析一组共享许多内在特性的股票，还添加了外部数据集，这些数据集可以扩展原始数据集中的数据点。我使用Pandas中的一个合成示例提供了以下数据：
%matplotlib inline
import pandas as pd
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
#A = INTEL, #B = IBM, #C = MSFT, #D = AAPL, #E=AIG, #F=GS
df = pd.DataFrame({'A' : ['IBM', 'INTEL', 'MSFT&#
浏览 0提问于2015-01-08得票数 0
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我使用autocorrelation_plot绘制了一条直线的自相关：
import numpy as np
import pandas as pd
from pandas.plotting import autocorrelation_plot
import matplotlib.pyplot as plt
dr = pd.date_range(start='1984-01-01', end='1984-12-31')
df = pd.DataFrame(np.arange(len(dr)), index=dr, columns=["Values&
浏览 6提问于2019-01-03得票数 3
根据pandas.DataFrame.corr的文档，它将“计算列的成对相关性，不包括NA/null值”。
用来计算每个相关值的非NA/null值的数目，最简单的方法是什么？
浏览 3提问于2019-12-19得票数 0
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你好，我正在尝试从我的excel数据中提取日期和时间列。我用浮点值作为DataFrame列，在使用pandas.to_datetime之后，我从excel获得了与实际日期不同的日期。例如，在excel的起始日期是01.01.1901 : 00:00:00，但是在python中，我得到的是1971-01-03 00:00:00.000000。我该如何解决这个问题？
我需要一个最后的输出，以总秒与DataFrame。第一个单元以100秒开始，下一个单元以秒为时间步长(任何单元的时差为15分钟)。
谢谢。
浏览 9提问于2022-10-26得票数 0
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我正在尝试分析世界杯的数据，我想在比赛开始的时间和进球的时间之间建立一个相关性。我希望这表明一段时间可能会产生更多的目标。
我的数据集在csv文件中，包含以下标题和1行数据作为示例：
我正在尝试用python编写相关性测试，但遇到了一些问题。
我的问题是:我如何证明/反驳比赛进行时间和进球数之间存在相关性？
import pandas as pd
from scipy import stats
import numpy as np
#Read the data into a dataframe
df = pd.read_csv("World Cup 2018.csv"
浏览 12提问于2018-12-18得票数 3
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我正在尝试在一个pandas DataFrame中生成一个新列，该列与另一个pandas DataFrame中的值相等。当我尝试创建新列时，我只得到新列值的NaNs。
首先，我使用API调用来获取一些数据，'mydata‘DataFrame是按日期索引的一列数据。
mydata = Quandl.get(["YAHOO/INDEX_MXX.4"],
trim_start="2001-04-01", trim_end="2014-03-31",
collapse
浏览 1提问于2014-10-07得票数 26
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我在pandas数据框中设置了以下日期格式的数据集：
warnings = pd.read_csv('output.csv', sep=',')
warnung['from']
7 Di, 15. Aug, 21:52 Uhr
8 Di, 15. Aug, 22:46 Uhr
9 Di, 15. Aug, 22:46 Uhr
10 Di, 15. Aug, 21:52 Uhr
11 Di, 15. Aug, 22:46 Uhr
12 Di, 15. Aug, 21:52 Uhr
13
浏览 8提问于2017-08-16得票数 1
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我正尝试在pandas DataFrame中创建时区感知的日期列。当我运行下面的代码时，得到的pandas列的日期时间与我输入的日期时间不同。我在这里做错了什么？
我使用的是python 3.6.2和pandas 0.20.3
from datetime import datetime
import pandas as pd
import pytz
date_string = "12/14/2016 12:00"
timezone = pytz.timezone("US/Pacific")
input_datetime = datetime.strptime
浏览 2提问于2017-12-15得票数 2
我有一个列，其中包含字符串作为datetime，我正在尝试将该列转换为date。尽管代码片段没有抛出返回零(00:00:00)的错误，但我请求您指导如何将Week列转换为MM/dd/yyyy日期格式。
import pandas as pd
import csv
from pandas import DataFrame
third = pd.read_csv('C:/Users/emailcombo.csv')
third = third.rename(columns={'Phone Number:': 'Phone Number:'})
f
浏览 7提问于2017-01-31得票数 1
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试图将熊猫日期时间添加到Dask DataFrame中，下面是可复制的示例：
# library imports
import pandas as pd
from sklearn import datasets
from dask import dataframe as dd
# Load toy data
iris = datasets.load_iris()
DF = pd.DataFrame(iris.data, columns = iris.feature_names)
# Convert Pands DataFrame to Dask DataFrame
ddf = dd.fr
浏览 1提问于2018-02-12得票数 2
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我有一个数据集，有53个自变量(X)和1个因变量(Y)。
因变量是布尔值(1或0)，而独立集由连续变量和离散变量组成。
我计划使用pandas.DataFrame.corr()列出输出Y的最有影响的变量。
corr可以是：
皮尔逊回归
肯德尔回归
spearman回归
三种方法得到了不同的结果。
考虑到数据集的形状(discrete+continuos)，您是否建议哪一个最适合？
浏览 2提问于2018-10-22得票数 0
1回答
我使用Pandas DataFrame.to_SQL()将数据从dataframe插入到表中。如果单个记录都有加载问题，则不会加载任何内容，例如:如果整数列中有一行字符数据，或者日期格式在一条记录中无效等。
如何忽略这些错误？在这种情况下，我希望至少加载有效的数据，而不是不加载任何内容。
浏览 6提问于2020-06-02得票数 5
1回答
我是Python和Pandas的新手，在使用日期序列进行索引时遇到了一些问题。我正在尝试将数据从SQLite数据库中提取到DataFrame中，该数据库由'mm/dd/yyyy‘格式的日期和股票价格组成。然后，我使用set_index创建了一个新的DataFrame，以便按日期为价格编制索引。如何使用数据集中的日期将新索引设置为日期序列？这是否需要datetime转换，或者DataFrame是否具有从对象转换为dateseries的能力？
下面是我使用的代码：
import sqlite3 as db
import pandas as p
dbcon = db.connect(...
浏览 1提问于2012-10-24得票数 3
我想找出在pandas.DataFrame中使相关性变差的最差记录，以删除异常记录。
当我有以下DataFrame时：
df = pd.DataFrame({'a':[1,2,3], 'b':[1,2,30]})
删除第三行后，相关性会变得更好。
print df.corr() #-> correlation is 0.88
print df.ix[0:1].corr() # -> correlation is 1.00
在这种情况下，我的问题是如何找到第三行是使相关性变得更糟的异常的候选。
我的想法是执行线性回归，并计算每个元素(行)的误差。但是，
浏览 25提问于2015-09-11得票数 1
1回答
我有创建日期文件的列表。我需要按日期名称、日期、月份和年份将此日期分组。
def group_datetime(self, list_of_files_creation_time):
df1 = pandas.DataFrame(list_of_files_creation_time)
df2 = pandas.DataFrame({'Day': ['Mon']})
grouped_list = df1.groupby(pandas.cut(df1[list_of_files_creation_time],
浏览 0提问于2018-11-16得票数 0
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我正试图为我正在构建的模型创建一个成对关联表，并且我的数据集中有一些numpy.nan值(NAN)。由于某些原因，当我使用np.corrcoef()执行关联时，结果与使用pd.df.corr()的结果不同：
例如：
dataset = np.array([[1,np.nan,np.nan,1,1],[1,np.nan,np.nan,3000,1]])
pandas_data = pd.DataFrame(dataset.transpose())
print np.corrcoef(dataset)
我明白的是：
[[ nan nan]
[ nan nan]]
但是关于熊猫的数据，我有一个
浏览 7提问于2016-03-11得票数 4
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我现在有一个pandas.DataFrame，它有一个pandas.DatetimeIndex和一组值。
我希望将中给定pandas.date_range中的所有日期排除在这个pandas.DataFrame之外。
示例代码：
dates = pd.date_range(start='04/01/2012', end='04/01/2019', freq='MS')
df = pd.DataFrame(data=[100]*len(dates),index=dates,columns=["val"])
exclusion_dat
浏览 0提问于2019-04-14得票数 6
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这是我的数据集：
我是数据分析新手，找出这两个事件之间的相关性(Inc_cnt)的最佳方法是什么？
inc_cnt_bfr是之前的事件，inc_cnt_aft是之后的事件。appid和chg_number成对出现。
以第1行为例，事件提升之前为20，事件提升为70。
我遇到过最近的邻居(n_neighbour，和metrics=‘相关性’)，当我查看文档时，很难理解。在我的训练中，我介绍了numpy，pandas和基本的ml算法。为了实现我所学到的知识，但需要一些关于找到相关系数或对此类数据集进行假设检验的最佳方法的建议，我已经实现了两种方法，即@rajith和@Ricardo的建议
浏览 4提问于2020-04-23得票数 0
2回答
我有一个带有文本日期的Pandas dataframe，希望转换为datetime。问题是，我的一些文本日期是糟糕的数据，因此无法转换。在日期无法转换的情况下，我希望将Error列更新为True值，并将Date列设置为None，以便以后可以将其添加到格式化为datetime的数据库列中。
这是一个简化的例子。我的dataframe可能有100万行和多个日期列，这需要完成，所以我需要一种更快的方法。我知道典型的惯例是避免使用Pandas循环，但我无法找到绕过它的方法。
import pandas as pd
import numpy as np
import datetime
data = 1
浏览 0提问于2016-08-24得票数 3
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1回答
我试图根据日期列(根据索引计算)进行切片，而只根据它旁边的开始日期进行累积求和。
下面是要复制/运行的小示例代码：
import numpy
import pandas
data = pandas.DataFrame(
{"Bought" : [1,3,4,6]}, index=pandas.to_datetime(['01-01-2020','02-01-2020','03-01-2020','04-01-2020']))
data['StartDate'] = data.index
data[&
浏览 4提问于2022-11-22得票数 0
1回答
这可能是一个基本问题。我希望从列中的文本中提取具有不同分隔符/\-的日期，并在dataframe中创建一个仅包含提取的日期的新列。
示例:创建一个简单的数据
# importing pandas as pd
import pandas as pd
# creating a dataframe
df = pd.DataFrame({'A': ['Jo', 'Bo', 'Mi'],
'B': ['blabla (21-07-2009)blablabla', 'te
浏览 0提问于2019-08-20得票数 0
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我有几个大型数据集，我需要找到它们之间的相关性。数据被转换成panda数据帧，我使用pd.DataFrame.corr()来查找相关性。它适用于某些数据集，而不适用于其他数据集，我不确定为什么。
不起作用的数据集中的值不同，因此S.D不是0。dataFrame对象的列类型(数据类型)都是float64。
代码可以与以下代码一起使用：
BPM1401-01:x BPM1401-01:y
2019-07-23 05:59:59.641471863 0.000052 -0.000108
2019-07-23 06:
浏览 10提问于2019-07-30得票数 0
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来自包含大量股票每日日志回报的一系列DataFrames，例如：
data_list = [data_2015, data_2016, data_2017, data_2018, data_2019, data_2020]
手头的任务是计算连续一年之间相互关系的变化，例如：
data_2015.corr() - data_2016.corr()
这是元素上的差异/改变是必要的。一个简单的for循环给出了非常糟糕的答案，我被困住了。
for i in data_list:
j = i +1
a = (i).corr()
b = (j).corr()
浏览 2提问于2021-03-29得票数 1
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我的问题是泛型。好吧，再试一次。我想要一个在第一列a中包含每月日期的数据。THen，我想遍历这些日期并填充第b行和第c行中的值。
import pandas as pd
from pandas import *
import datetime as dt
#try to generate a dataframe with dates
#This ist the dataframe, but how can I fill the dates
dfa = pd.DataFrame(columns=['date', '1G', '10G'])
p
浏览 7提问于2022-11-22得票数 0
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在试图绘制YoY中的DataFrame相关性的上下文中。问题是如何得到每年代表每一对变量"AAPL“、"IBM”和"MSFT“相关的3对相关系数。然后用matplotlib绘制它们。
如何逐行计算关联？.corrwith似乎是什么意思，但它在这里不起作用。
我找到了一只熊猫DataFrame，每一行代表一年，每个元素代表一年的累计价格。我想取累积YoY价格的相关性，然后把它们作为时间的函数来绘制。
数据看上去如下：
AAPL IBM MSFT
Year
浏览 1提问于2020-05-17得票数 3
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我有一栏“购买日期”。该列要么包含NaT，要么包含实际日期。
Date Last_Purchase Cummax_Purchase
2010-05-28 NaT NaT
2010-06-01 2010-06-01 2010-06-01
2010-06-02 2010-06-02 2010-06-02
2010-06-03 NaT NaT
2010-06-04 NaT NaT
我希望对该列执行一个累计最大值()，以便它返
浏览 3提问于2022-11-21得票数 0
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你可以用这些方法来计算斜度和峰度。
然而，没有一种方便的方法来计算变量之间的coskew或峰度。或者更好的是，coskew或峭度矩阵。
考虑一下pd.DataFrame df
import pandas as pd
import numpy as np
np.random.seed([3,1415])
df = pd.DataFrame(np.random.rand(10, 2), columns=list('ab'))
df
a b
0 0.444939 0.407554
1 0.460148
浏览 4提问于2017-01-27得票数 22
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我有一个数据帧，其中包含付款的价值和数量以及开始日期。我想创建一个新的数据帧与所有的付款每月一行。你们能给出一个关于如何完成它的提示吗？
# Import pandas library
import pandas as pd
# initialize list of lists
data = [[1,'2017-06-09',300,3]]
# Create the pandas DataFrame
df = pd.DataFrame(data, columns = ['ID','DATE','VALUE','
浏览 1提问于2019-07-06得票数 2
以前，我一直使用pandas.Panel来存储多个数据，每个日期在一个日期列表中存储一个。
由于面板的不推荐，我正在尝试转换为使用多个索引数据。
例如，我有以下数据：
dates = pandas.date_range('20180101', periods=3)
stocks = ['AAPL', 'GOOG', 'MSFT', 'AMZN', 'FB']
在反对之前，我可以创建一个面板，如下所示：
pnl = pandas.Panel(items=dates, major_axis=stock
浏览 0提问于2018-06-28得票数 2
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我正在尝试可视化Result列与其他列之间的相关性。 A_B A_C B_C Result
0 0.318182 0.925311 0.860465 91
1 -0.384030 0.991803 0.996344 12
2 -0.818182 0.411765 0.920000 53
3 0.444444 0.978261 0.944444 64 相应地，所有其他值也为A_B = (A-B)/(A+B)。 ? 它适用于较小的no。但是如果我增加列数。列数，则否。热图
浏览 20提问于2018-12-31得票数 0
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