使用 IF 语句的条件关联 - Python

Question

我正在尝试执行 IF 语句以评估条件阈值相关性。等式如下：

我试过执行 IF 语句，但它不起作用。我设法用 pandas 做到了，但这确实是一个糟糕的代码。

p = np.arange(0.1,1,0.1)

r1 = log_r['AEX']; r2 = log_r['MBI10']
np.quantile(r1, p[0])

corrcoef = pd.Series()
if r1<np.quantile(r1,p[0]) & r2<np.quantile(r2,p[0]) & p[0]<0.5:
    corrcoef[0] = np.corrcoef(r1,r2)

或者，我执行了以下操作：

df = pd.DataFrame(pd.concat([log_r['AEX'],log_r['MBI10']],axis=1))
df['p0.1 AEX'] = (df['AEX'] < np.quantile(df['AEX'], p[0]))*df['AEX']    
df['p0.1 MBI10'] = (df['MBI10'] < np.quantile(df['MBI10'], p[0]))*df['MBI10']
np.corrcoef(df['p0.1 AEX'],df['p0.1 MBI10'])

这行得通，但是它真的很乱，因为我不仅需要为 p[0] 这样做，而且需要为整个 np.arange 这样做，而且 AEX 和 MBI10 只是 2/36 对我有，所以我真的在寻找一个更优雅的解决方案。谢谢！

我正在尝试获取 corrcoef 第一行中填充的相关系数。当我尝试执行 for 循环时出现以下错误：

TypeError: cannot compare a dtyped [float64] array with a scalar of type [bool]

Answer 1

按位与运算符 & 优先于 <（与布尔运算符 and 不同，后者的绑定比 < 更弱），因此此表达式不会不会按照您想要的方式进行解析。

r1<np.quantile(r1,p[0]) & r2<np.quantile(r2,p[0]) & p[0]<0.5

等同于

r1 < (np.quantile(r1,p[0]) & r2) < (np.quantile(r2,p[0]) & p[0]) < 0.5

（注意：在Python中，a < b < c是a < b and b < c的句法shorthand，这解释了为什么这仍然被解释为有效表达式。）

使用 IF 语句的条件关联 - Python

Conditional correlations using an IF statement - Python

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