在python中两个一维序列都有NAN值,如何跳过NAN值求这两个一维时间序列的相关系数
时间: 2024-05-01 22:20:07 浏览: 7
你可以使用numpy库中的corrcoef函数来计算两个一维序列的相关系数,并使用numpy库中的isnan函数来跳过NAN值。
首先,你需要将两个一维序列中的NAN值替换为0或者任何你认为合适的数值,例如:
```python
import numpy as np
# 两个一维序列
x = np.array([1, 2, 3, np.nan, 5])
y = np.array([1, np.nan, 3, 4, 5])
# 将NAN值替换为0
x[np.isnan(x)] = 0
y[np.isnan(y)] = 0
```
然后,你可以使用numpy库中的corrcoef函数来计算两个一维序列的相关系数,例如:
```python
# 计算相关系数
corr = np.corrcoef(x, y)[0, 1]
print(corr)
```
其中,corrcoef函数返回的是一个矩阵,[0,1]位置上的元素即为两个一维序列的相关系数。
如果你想跳过其中一个序列中的NAN值,可以使用numpy库中的where函数来选择非NAN值,例如:
```python
# 选择非NAN值
valid_idx = np.where(~(np.isnan(x) | np.isnan(y)))
# 计算相关系数
corr = np.corrcoef(x[valid_idx], y[valid_idx])[0, 1]
print(corr)
```
在这个例子中,valid_idx为一个布尔型数组,用来选择非NAN值。然后,将x和y中非NAN值的位置传递给corrcoef函数即可计算相关系数。