Вычисление коэффициента корреляции данных временных рядов неодинаковой длины ⇐ Python

[Anonymous]

Предположим, у вас есть такой фрейм данных

Код: Выделить всё

data = {'site': ['A', 'A', 'B', 'B', 'C', 'C'],
'item': ['x', 'x', 'x', 'x', 'x', 'x'],
'date': ['2023-03-01', '2023-03-10', '2023-03-20', '2023-03-27', '2023-03-5', '2023-03-12'],
'quantity': [10,20,30, 20, 30, 50]}
df_sample = pd.DataFrame(data=data)
df_sample.head()

Где у вас есть разные сайты и товары с датой и количеством. Теперь вам нужно вычислить корреляцию между, скажем, сайтом A и сайтом B для товара x и связанным с ним количеством. Хотя в кадре данных они могут иметь разную длину. Как бы вы это сделали.
Фактические данные, рассматриваемые здесь, можно найти здесь.
Я попробовал просто установить создать два разных фрейма данных, подобных этому

Код: Выделить всё

df1 = df_sample[(df_sample['site'] == 'A']) & (df_sample['item'] == 'x')]
df2 = df_sample[(df_sample['site'] == 'B']) & (df_sample['item'] == 'x')]

затем просто задайте им одинаковый размер и рассчитайте коэффициент корреляции, но я уверен, что есть лучший способ сделать это.

Подробнее здесь: https://stackoverflow.com/questions/791 ... ual-length