Получить выход statsmodels АКФА функции с прокатным окном панды

Question

можно извлечь значение автокорреляции для определенного времени запаздывания с этим:

df.rolling(window = 10).apply(lambda x: acf(x, nlags = 5)[5]).plot() 

Однако с acf на самом деле делают все расчеты в любом случае, я хотел бы чтобы получить все результаты, рассчитанные, а не только один. Идея состояла бы в том, что я мог бы затем распаковать этот единственный возвращенный массив/список в кучу столбцов и построить каждый отдельно, но не пропустить через acf столько ненужных времен. Так что я пробовал:

df.rolling(window = 10).apply(lambda x: list(acf(x, nlags = 5))) 

Это проливает следующее сообщение об ошибке:

--------------------------------------------------------------------------- 
TypeError         Traceback (most recent call last) 
<ipython-input-63-e5f337100eb5> in <module>() 
----> 1 df.rolling(window = 10).apply(lambda x: list(acf(x, nlags = 5))) 

/Users/a/anaconda3/lib/python3.5/site-packages/pandas/core/window.py in apply(self, func, args, kwargs) 
    861  @Appender(_shared_docs['apply']) 
    862  def apply(self, func, args=(), kwargs={}): 
--> 863   return super(Rolling, self).apply(func, args=args, kwargs=kwargs) 
    864 
    865  @Substitution(name='rolling') 

/Users/a/anaconda3/lib/python3.5/site-packages/pandas/core/window.py in apply(self, func, args, kwargs) 
    619 
    620   return self._apply(f, func, args=args, kwargs=kwargs, 
--> 621       center=False) 
    622 
    623  def sum(self, **kwargs): 

/Users/a/anaconda3/lib/python3.5/site-packages/pandas/core/window.py in _apply(self, func, name, window, center, check_minp, how, **kwargs) 
    556 
    557    if values.ndim > 1: 
--> 558     result = np.apply_along_axis(calc, self.axis, values) 
    559    else: 
    560     result = calc(values) 

/Users/a/anaconda3/lib/python3.5/site-packages/numpy/lib/shape_base.py in apply_along_axis(func1d, axis, arr, *args, **kwargs) 
    89  outshape = asarray(arr.shape).take(indlist) 
    90  i.put(indlist, ind) 
---> 91  res = func1d(arr[tuple(i.tolist())], *args, **kwargs) 
    92  # if res is a number, then we have a smaller output array 
    93  if isscalar(res): 

/Users/a/anaconda3/lib/python3.5/site-packages/pandas/core/window.py in calc(x) 
    553 
    554     def calc(x): 
--> 555      return func(x, window, min_periods=self.min_periods) 
    556 
    557    if values.ndim > 1: 

/Users/a/anaconda3/lib/python3.5/site-packages/pandas/core/window.py in f(arg, window, min_periods) 
    616    minp = _use_window(min_periods, window) 
    617    return algos.roll_generic(arg, window, minp, offset, func, args, 
--> 618          kwargs) 
    619 
    620   return self._apply(f, func, args=args, kwargs=kwargs, 

pandas/algos.pyx in pandas.algos.roll_generic (pandas/algos.c:51581)() 

TypeError: a float is required 

Означает ли это apply операции стиля с rolling может обрабатывать только поплавки? По крайней мере, для groupby Мне часто приходилось возвращать списки или комплекты, но, возможно, rolling не так гибко?

Answer 1

Чтобы построить АКФ результаты, которые вы можете попробовать tsaplots.plot_acf():

from statsmodels.graphics import tsaplots 

tsaplots.plot_acf(x, lags = 5, alpha = 0.05)