Python 使用滚动窗口获取statsmodels acf函数的输出

我可以通过以下方法提取特定滞后时间的自相关值：

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

然而，由于acf实际上正在进行所有的计算，我希望得到所有的计算结果，而不仅仅是一个。这样我就可以将这个返回的数组/列表解包成一堆列，分别绘制每个列，但不必经过

acf

那么多不必要的时间。所以我试着：

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

这会引发以下错误：

---------------------------------------------------------------------------
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

---------------------------------------------------------------------------
TypeError回溯（最近一次调用上次）
在（）
---->1 df.滚动（窗口=10）.应用（lambda x:list（acf（x，nlags=5）））
/应用中的Users/a/anaconda3/lib/python3.5/site-packages/pandas/core/window.py（self、func、args、kwargs）
861@Appender（_shared_docs['apply']））
862定义应用（self、func、args=（）、kwargs={}）：
-->863返回超级（滚动，自）。应用（func，args=args，kwargs=kwargs）
864
865@Substitution（name='rolling'）
/应用中的Users/a/anaconda3/lib/python3.5/site-packages/pandas/core/window.py（self、func、args、kwargs）
619
620返回自应用（f，func，args=args，kwargs=kwargs，
-->621中心=错误）
622
623定义和（自身，**kwargs）：
/用户/a/anaconda3/lib/python3.5/site-packages/pandas/core/window.py在应用中（self、func、name、window、center、check、minp、how、**kwargs）
556
557如果values.ndim>1：
-->558结果=np。沿_轴应用_（计算、自轴、值）
559其他：
560结果=计算值（数值）
/用户/a/anaconda3/lib/python3.5/site-packages/numpy/lib/shape_base.py沿_轴应用（func1d、axis、arr、*args、**kwargs）
89外形=阵列（阵列形状）。采用（indlist）
90 i.put（indlist，ind）
--->91 res=func1d（arr[tuple（i.tolist（））]，*args，**kwargs）
92#如果res是一个数字，那么我们有一个较小的输出数组
93如果是isscalar（res）：
/计算中的Users/a/anaconda3/lib/python3.5/site-packages/pandas/core/window.py（x）
553
554 def calc（x）：
-->555返回函数（x，窗口，最小周期=自最小周期）
556
557如果values.ndim>1：
/f中的Users/a/anaconda3/lib/python3.5/site-packages/pandas/core/window.py（参数、窗口、最小周期）
616最小值=_使用_窗口（最小周期，窗口）
617返回算法roll_generic（参数、窗口、最小值、偏移量、函数、参数、，
-->618克瓦格）
619
620返回自应用（f，func，args=args，kwargs=kwargs，
pandas.algos.roll_generic（pandas/algos.c:51581）（）中的pandas/algos.pyx
TypeError：需要浮点

---

这是否意味着使用

rolling

的

apply

样式操作只能处理浮动？至少对于

groupby

我经常有机会返回列表或集合，但可能

rolling

没有那么灵活？

要绘制acf结果，您可能需要尝试：

从statsmodels.graphics导入
tsaplots.plot_acf（x，滞后=5，α=0.05）

要绘制acf结果，您可能需要尝试：

从statsmodels.graphics导入
tsaplots.plot_acf（x，滞后=5，α=0.05）