python读入csv文件,里面有名字是x的列和名字是y的列,x列是时间,y列是需要分析的数据,判断时间序列数据是否短期依赖型、是否有周期性、是否平稳、是否没有明显的周期性或季节性变化,但是可能存在趋势和周期性的波动,并最后输出是否是短期依赖性、是否有周期性、是否平稳、是否没有明显的周期性或季节性变化,但是可能存在趋势和周期性的波动python代码
时间: 2024-01-21 20:19:13 浏览: 15
可以使用 pandas 库读取 csv 文件,然后使用 statsmodels 库进行时间序列分析。以下是一个示例代码:
```python
import pandas as pd
import statsmodels.api as sm
# 读取 csv 文件
df = pd.read_csv('filename.csv')
# 设置时间列为索引
df['time'] = pd.to_datetime(df['x'])
df.set_index('time', inplace=True)
# 查看时间序列的自相关性和偏自相关性
fig = sm.graphics.tsa.plot_acf(df['y'], lags=30)
fig = sm.graphics.tsa.plot_pacf(df['y'], lags=30)
# 进行单位根检验,判断平稳性
result = sm.tsa.adfuller(df['y'])
print(f'ADF Statistic: {result[0]}')
print(f'p-value: {result[1]}')
print(f'Critical Values: {result[4]}')
# 进行周期性检验
seasonal_decompose = sm.tsa.seasonal_decompose(df['y'], model='additive', period=12)
fig = seasonal_decompose.plot()
# 判断是否存在短期依赖性
model = sm.tsa.ARIMA(df['y'], order=(1, 0, 0))
results = model.fit()
print(results.summary())
```
其中 `df['x']` 和 `df['y']` 分别代表 csv 文件中的 x 列和 y 列。在进行周期性检验时,我们使用了季节分解方法。在判断是否存在短期依赖性时,我们使用了 ARIMA 模型。