計算時間序列之間的相關性
相關係數可用來判斷多個變數（或一組時間序列）彼此之間的關聯程度。其結果是一個相關矩陣，用來描述各時間序列之間的相關性。請注意，相關矩陣的對角線值永遠是 1，因為一個時間序列與自身的相關性必然是完全相關。
相關係數可以用 pearson、kendall 與 spearman 方法來計算。本課程不詳述這些方法的理論差異；一般而言，當你認為變數間關係為線性時，應使用 pearson 方法；若變數間關係被認為是非線性，則應使用 kendall 或 spearman 方法。
本練習屬於課程
使用 Python 視覺化時間序列資料
動手互動練習
試著完成這個範例程式碼，體驗一下這個練習。
# Compute the correlation between the beef and pork columns using the spearman method
print(meat[['beef', 'pork']].corr(method=____))
# Print the correlation between beef and pork columns
print(____)