Python 零件日期的数据帧相关性

我有一个熊猫数据框架，它有一个七年期的DateTime指数和10种不同资产的价格数据。我想运行dataframe.corr函数来评估资产之间的关系，我的问题是我想在特定月份运行corr函数。那么，在所有年份中，1月份的相关性是什么

从我读到的内容来看，如果我按时间分组，我可能会失去正确的时间进程，这将使相关分析毫无用处

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如何按月对数据帧进行分组并维护时间顺序？

使用

df['month']=df.index.month

从DatetimeIndex中提取月份。然后按月份分组：

import numpy as np
import pandas as pd
N = 100
index = pd.date_range('2000-1-1', periods=N, freq='B')
df = pd.DataFrame(np.random.random((N,3)), index=index)
df['month'] = df.index.month
result = df.groupby('month').corr()
print(result.head(9))

生成其前几行如下所示的数据帧：

                0         1         2
month                                
1     0  1.000000 -0.000325 -0.208282
      1 -0.000325  1.000000 -0.236316
      2 -0.208282 -0.236316  1.000000
2     0  1.000000  0.056222 -0.010197
      1  0.056222  1.000000 -0.140247
      2 -0.010197 -0.140247  1.000000
3     0  1.000000 -0.064615 -0.111025
      1 -0.064615  1.000000 -0.100798
      2 -0.111025 -0.100798  1.000000

这显示了数据帧的列之间的相关性。注意 该指数是一个多指数，其第一级为月份，第二级为月份 指与关联关联的两个数据帧列之一

corr

方法忽略索引——它将数据帧的两列视为数组。

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因此，分组数据的时间间隔没有问题。

除了我原来的问题之外，我是否可以按月份和列名过滤corr方法？i、 e.在第1个月返回第1列的相关数据。

result。loc[1,1]

将返回第1个月和第1列的一系列相关数据

result.loc[（1,2），3]

返回第1个月第2列和第3列之间的相关性。有关切片具有多索引的数据帧的更多信息，请参阅。这正是我所要的。谢谢