Python dataframe中输出错误：分别为每行复制计算

我正在寻找下面函数的修改，以便计算每一行的自相关，而不仅仅是第一行

以下函数是我使用的函数：

import pandas as pd
import numpy as np
df = pd.read_excel("directory\\file.xlsx")

def autocorr(x, t):
     y = np.corrcoef(np.array([x[0:len(x)-t], x[t:len(x)]]))
     return y

df1 = df.copy(deep=True) 

for index,row in df1.iterrows():
     df1["output1"] = autocorr(df.T[0], 1)[0, 1]
     df1["output2"]= autocorr(df.T[0], 2)[0, 1]
     df1["output3"]= autocorr(df.T[0], 3)[0, 1]
     df1["output4"]= autocorr(df.T[0], 4)[0, 1]
     df1["output5"]= autocorr(df.T[0], 5)[0, 1]
     df1["output6"]= autocorr(df.T[0], 6)[0, 1]
     df1["output7"]= autocorr(df.T[0], 7)[0, 1]
     df1["output8"]= autocorr(df.T[0], 8)[0, 1]
     df1["output9"]= autocorr(df.T[0], 9)[0, 1]
     df1["output10"]= autocorr(df.T[0], 10)[0, 1]
     df1["output11"]= autocorr(df.T[0], 11)[0, 1]
     df1["output12"]= autocorr(df.T[0], 12)[0, 1]



df1

但它不断给出以下结果（因此第一行的结果，复制到第二、第三、第……行）：

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我已经尝试了所有的方法，但我不能对每一行都单独使用。

您是否尝试过使用Pandas的内置自动校正功能

或

df.T['a'].autocorr（滞后=1）

在您的代码中，看起来您每次都发送相同的行

df.loc[0] == df.T[0]  # The first row of the DataFrame

您正在对数据帧的行进行迭代，但不使用迭代器

autocorr(df.T[0], 1)[0, 1]

如果您喜欢使用函数，请尝试将其更改为

autocorr(row, 1)[0, 1]

相反，您可以使用：

row.autocorr(lag=t)

由于您在数据帧的行上进行迭代，index变量将保存来自DF的行的索引，row变量将保存整行的序列类型

另一个问题是：

df1['outpu1'] = value

这样，您就可以为整个列指定值。
如果该列已存在，则可以使用loc:

df.loc[row_index, col_index] = value

如果列不存在，您可以首先计算整个列并将其保存为一个系列，然后分配给整个列表，或者在运行循环之前添加它

df.insert(loc=0, column='output1' value='np.nan')

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我试图在代码中使用autocorr（row，1）[0，1]和row.autocorr（lag=t），但它仍然为每一行提供相同的值。我编辑了我的答案，忘了提到df1['outpu1']=value将值分配给整个列。我就是不明白。我现在通过更改autocorr（row，1）[0,1]来尝试您的调整，在开始行之前：对于索引…，我现在放置：df.insert（loc=0，column='output1'value='np.nan'），因为它是我要添加的新列。这仍然给了我相同的值……您是否也将行：df1['outpu1']=autocorr（行，1）[0,1]更改为df1.loc[index，'outpu1']=autocorr（行，1）[0,1]？

df.insert(loc=0, column='output1' value='np.nan')