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两个月前我在这里问了一个问题（Is it possible to do running correlation with one fixed series in Python?），我从一位用户那里得到了很大的帮助。

我的目标是与 Pandas 中的一个固定系列进行运行关联。这可以通过以下按行工作的代码来实现。但是，我的目标是按列执行此操作。因此，我不想逐行测试相关性，而是想为每一列运行相关性测试。任何帮助表示赞赏！

#Method to do running correlation rowwise.
import pandas as pd
from scipy.stats import pearsonr 
import numpy as np 

# running correlation, one fixed series (rows)
df1 = pd.DataFrame([1,3,2,4,5,6,3,4,1,2,3,2,2,3,2,5,1,2,1,2,8,8,8,8,8,8,8])
df2 = pd.DataFrame([1,2,3,2])

CORR_VALS = df2[0].values
def get_correlation(vals):
    return pearsonr(vals, CORR_VALS)[0]

df1['correlation'] = df1.rolling(window=len(CORR_VALS)).apply(get_correlation)

但是，我的目标是按列执行此操作。

然后我的数据看起来像这样：

values = {'column1': [7,2,3,1],
        'column2': [1,5,2,3],
        "column3" : [2,5,2,5]
        }

df1 = pd.DataFrame(values)

df2 = pd.DataFrame([2,3,4,3])

print(df1)
   column1  column2  column3
0        7        1        2
1        2        5        5
2        3        2        2
3        1        3        5

print(df2)
   0
0  2
1  3
2  4
3  3

我想要的输出是这样的：

Out[71]: 
          0
0 -0.620920
1  0.239046
2  0.000000
4

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