本文主要是介绍python通过自相关对两个时序数据进行匹配、对时，希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！
目录
- 1. 背景
- 2. 代码
- 3. 计算相关性
- 4. 谁在前、谁在后
- 5. 对时数据处理
- 6. 函数介绍
- 代码解读
- 7. best_lag 的物理意义
- 详细解释：
- 举个简单的例子：
- 8. 如何判定哪个序列的时间戳不需要变化
- 示例代码
- 总结
- 9 案例
- 9.1 案例1 best_lag < 0
- 9.2 案例2 best_lag < 0
1. 背景
为了数据源一 125m 高度的风速 ws_125 与数据源二 125m 高度的风速 ws_125-2 进行“对时”处理，可以通过计算两个时间序列之间的相关性来确定最佳时间滞后。通常可以使用 Pearson 相关系数来评估两个时间序列的相关性。
2. 代码
以下是一个示例代码，展示如何通过相关性计算来进行“对时”处
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