Pandas 两个二进制时间序列之间的因果关系

我有一个大数据帧的以下示例：

Time (ms)  Signal_1  Signal_2
0          0         0
1          0         0
2          0         1
3          0         0
4          1         0
5          0         0
6          0         0
.          .         .
.          .         .
.          .         .
996        1         1
997        0         0
998        0         0

信号_1表示一个人在时间iX中是否发生心跳

信号_2表示一个人在时间iY中是否发生心跳

时间（ms）是时间i和数据帧的索引。 时间=0表示实验的开始。时间=1000表示实验开始后经过的第一秒

由于信号是标称（布尔值），我如何使用VAR和Granger因果关系来说明信号_1是否导致信号_2？ 有没有办法计算这些二进制时间序列数据之间的相关性

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谢谢

这似乎是一个更好的交流，可以问这个问题——统计而不是编程问题谢谢！这很有帮助。如果你理解向量自回归和格兰杰背后的概念，代码就非常简单。使用和。文档非常清晰简洁，并且有示例，应该不会有太多麻烦。现在，如果您需要这些方法的理论方法方面的帮助，那么

stats.stackexchange

就是讨论的地方。谢谢！这些参考资料真的很有用！