for ax, lag in zip(axes.flat, np.arange(1,lags+1, 1)): lag_str = 't-{}'.format(lag) X = (pd.concat([sentiment_short, sentiment_short.shift(-lag)], axis=1, keys=['y'] + [lag_str]).dropna())

这是一个 Python 代码片段，用于创建一个时间序列的滞后版本。它使用了 pandas 库中的 concat 和 shift 函数。具体来说，它将 sentiment_short 数据框向下平移 lag 个时间步，并将结果与原始数据框连接起来，形成一个新的数据框 X。其中 lag_str 是一个字符串，用于表示当前滞后的时间步。

相关问题

def get_lag(data, col, lagtime): for i in range(1, lagtime + 1): if len(pd.Series(col)) == 1: data[col + "_lag" + str(i)] = data[col].shift(i * 15) else: for col_j in col: data[col_j + "_lag" + str(i)] = data[col_j].shift(i * 15) return data

这段代码是一个用于生成时间序列滞后特征的函数。具体来说，它用 lagtime 参数指定了需要生成几个滞后特征，对于每个滞后特征，函数将原始数据集中的 col 列向上平移 i * 15 个单位，并将平移后的结果作为新的一列添加到数据集中。其中，如果 col 列包含多个子列，函数会对每个子列都生成一个滞后特征。最后，函数返回生成滞后特征后的数据集。需要注意的是，这里的 15 是一个硬编码的值，如果数据集中的时间单位不是 15 分钟，需要根据实际情况进行调整。

Error in LjungBox.test(fit1$residual, lag = 20) : 没有"LjungBox.test"这个函数

很抱歉，我之前在回答问题时犯了错误。在R语言中，没有`LjungBox.test()`函数。正确的函数名应该是`Box.test()`，可以使用下面的代码进行Ljung-Box检验：

Box.test(fit1$residuals, lag = 20, type = "Ljung-Box")

其中，`fit1`表示ARIMA模型对象，`residuals`表示模型的残差序列，`lag`参数表示要检验的滞后阶数，`type`参数表示检验的类型，这里选择Ljung-Box检验。检验结果中，如果p值大于显著性水平（一般取0.05），则说明残差序列不存在自相关性，否则说明存在自相关性。