台风影响出口相关性分析代码

台风对出口影响的相关性分析通常涉及统计学和数据分析，特别是时间序列分析。在编写这样的代码时，首先需要收集数据，包括历史台风路径记录、经济损失数据以及出口贸易数据。以下是一个基本步骤的示例：

# 导入所需库
import pandas as pd
import numpy as np
from datetime import datetime
import matplotlib.pyplot as plt
from statsmodels.tsa.stattools import coint

# 加载数据（假设数据存储在CSV文件中）
tropical_storms = pd.read_csv('storms_data.csv')
export_data = pd.read_csv('exports_data.csv')

# 数据清洗和预处理
tornadoes = tropical_storms[['year', 'month', 'severity']]
exports = export_data.set_index(['year', 'month'])

# 将月度数据聚合到年度
exports_annual = exports.resample('A').sum()

# 计算相关系数（如Pearson相关系数）
correlation, p_value = np.corrcoef(tornadoes['severity'].values, exports_annual['total_exports'].values)

# 使用Granger因果检验检查是否存在因果关系
granger_test = coint(tornadoes['severity'], exports_annual['total_exports'])
is_causality, _ = granger_test[0]

# 输出结果
print(f"年度台风严重程度与出口的皮尔逊相关系数：{correlation}")
if is_causality:
    print("存在Granger因果关系，台风严重影响了出口")
else:
    print("未发现显著的Granger因果关系")

# 可视化数据和关联
plt.scatter(tornadoes['severity'], exports_annual['total_exports'])
plt.xlabel('台风严重程度')
plt.ylabel('年出口额')
plt.show()