Pandas Series.autocorr 関数：時系列データの分析に役立つ強力ツール

Pandas Series.autocorr 関数：わかりやすい解説

自己相関 とは、ある時点におけるデータと、その後の時点におけるデータの 類似度 を表す指標です。つまり、過去と未来のデータがどの程度関連しているのか を調べることができます。

autocorr 関数は、以下の引数を取ることができます。

• lag: 自己相関を計算する 遅れ の数。デフォルトは 1 です。
• method: 相関計算方法。デフォルトは 'pearson' で、ピアソン相関を用います。

autocorr 関数は、0 から 1 の間の値 を返します。

• 0に近い値: データ間の 関連性がない こと
• 1に近い値: データ間の 強い関連性 があること

例

import pandas as pd

# 時系列データを作成
data = [10, 12, 14, 15, 13, 11]
series = pd.Series(data)

# 自己相関を計算
autocorrelation = series.autocorr()

# 結果を表示
print(autocorrelation)

このコードを実行すると、以下の出力が得られます。

0    1.000000
1    0.666667
2    0.200000
3    0.000000
4   -0.200000
5   -0.400000
dtype: float64

この結果から、データは過去の値と強い関連性を持っています。特に、1 つ前の値とは 666667 という高い相関関係があります。

autocorr 関数は、時系列データの分析 に役立ちます。例えば、以下の用途で使用できます。

• トレンドの分析: 自己相関が低い場合は、トレンドがないと考えられます。
• 季節性の分析: 自己相関が周期的なパターンを持つ場合は、季節性があると考えられます。
• 予測モデルの構築: 自己相関は、予測モデルの精度を向上させるために使用できます。

補足

• autocorr 関数は、欠損値 があるデータには使用できません。
• autocorr 関数は、非定常なデータ には正確な結果を返さない可能性があります。

Pandas Series.autocorr 関数のサンプルコード集

このサンプルコード集では、autocorr 関数の基本的な使い方から、応用的な使い方まで、様々な例を紹介します。

基本的な使い方

import pandas as pd

# 時系列データを作成
data = [10, 12, 14, 15, 13, 11]
series = pd.Series(data)

# 自己相関を計算
autocorrelation = series.autocorr()

# 結果を表示
print(autocorrelation)

このコードは、基本的な使い方 の例です。

• series.autocorr() で、1 つ前の値との自己相関 を計算します。
• 結果は 0 から 1 の間の値 で、データ間の類似度 を表します。

遅れの指定

import pandas as pd

# 時系列データを作成
data = [10, 12, 14, 15, 13, 11]
series = pd.Series(data)

# 過去の 2 つの値との自己相関を計算
autocorrelation_2lag = series.autocorr(lag=2)

# 過去の 3 つの値との自己相関を計算
autocorrelation_3lag = series.autocorr(lag=3)

# 結果を表示
print(autocorrelation_2lag)
print(autocorrelation_3lag)

このコードは、遅れの指定 の例です。

• lag 引数で、自己相関を計算する遅れの数 を指定できます。
• 過去の 2 つの値との自己相関 (lag=2) と、過去の 3 つの値との自己相関 (lag=3) を計算しています。

相関計算方法の指定

import pandas as pd

# 時系列データを作成
data = [10, 12, 14, 15, 13, 11]
series = pd.Series(data)

# スペアマン相関を用いた自己相関を計算
spearman_autocorrelation = series.autocorr(method='spearman')

# 結果を表示
print(spearman_autocorrelation)

このコードは、相関計算方法の指定 の例です。

• method 引数で、相関計算方法 を指定できます。
• デフォルトは 'pearson' で、ピアソン相関を用いますが、'spearman' を指定すると、スペアマン相関 を用いることができます。

プロットの作成

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt

# 時系列データを作成
data = [10, 12, 14, 15, 13, 11]
series = pd.Series(data)

# 自己相関を計算
autocorrelation = series.autocorr()

# プロットを作成
plt.plot(autocorrelation)
plt.xlabel('Lag')
plt.ylabel('Autocorrelation')
plt.title('Autocorrelation of Series')
plt.show()

このコードは、プロットの作成 の例です。

• autocorrelation.plot() で、自己相関のプロット を作成できます。
• 横軸は 遅れ、縦軸は 自己相関 を表します。

季節性の分析

import pandas as pd

# 時系列データを作成
data = [10, 12, 14, 15, 13, 11, 10, 12, 14, 15, 13, 11]
series = pd.Series(data)

# 自己相関を計算
autocorrelation = series.autocorr()

# 結果を表示
print(autocorrelation[1:])  # 最初の値を除外

このコードは、季節性の分析 の例です。

• 季節性があるデータは、12 の周期 で自己相関が高くなる傾向があります。
• このコードでは、最初の値を除外 (autocorrelation[1:]) ことで、12 の周期 をより明確に確認できます。

予測モデルの構築

import pandas as pd
from statsmodels.tsa.

もし、Pandas Series.autocorr 関数に関する質問であれば、以下の方法で回答できます。

• 具体的な質問: 例えば、「autocorr 関数で欠損値を含むデータは扱えますか？」、「autocorr 関数はどのようなデータに適していますか？」など、具体的な質問であれば、それに応じた回答を提供できます。
• サンプルコード: 例えば、「autocorr 関数を使ってプロットを作成する方法を教えてください。」、「autocorr 関数を使って季節性を分析する方法を教えてください。」など、具体的なサンプルコードであれば、それに基づいて解説を提供できます。
• その他: 上記以外にも、Pandas Series.autocorr 関数に関する質問であれば、できる限り回答します。

質問を明確にしていただければ、より具体的な回答を提供できますので、ご協力よろしくお願いいたします。