请提供一个python代码来实现数据平稳性检验
时间: 2024-03-03 11:51:59 浏览: 14
下面提供一个使用ADF检验方法来检验数据平稳性的Python代码示例:
``` python
import pandas as pd
from statsmodels.tsa.stattools import adfuller
# 读取数据
data = pd.read_csv('data.csv', index_col=0)
# 定义ADF检验函数
def adf_test(data):
result = adfuller(data)
print('ADF Statistic: %f' % result[0])
print('p-value: %f' % result[1])
print('Critical Values:')
for key, value in result[4].items():
print('\t%s: %.3f' % (key, value))
if result[0] < result[4]["5%"]:
print("Reject Ho - Time Series is Stationary")
else:
print("Failed to Reject Ho - Time Series is Non-Stationary")
# 对数据进行ADF检验
adf_test(data)
```
其中,`data.csv`是需要检验的数据文件,可以通过`pd.read_csv`函数读取。`adf_test`函数是自定义的ADF检验函数,使用`adfuller`函数来进行检验。检验结果包括ADF统计量、p值和关键值等信息,根据关键值与ADF统计量的比较结果来判断数据是否平稳。如果ADF统计量小于关键值,则表明数据平稳;否则,数据不平稳。