时间序列平稳性检验python

在Python中，可以使用statsmodels库中的adfuller函数来进行时间序列平稳性检验。具体步骤如下：

1. 导入需要的库和数据：

import pandas as pd
from statsmodels.tsa.stattools import adfuller

data = pd.read_csv('data.csv', index_col='Date', parse_dates=True)

2. 定义一个函数来进行平稳性检验：

def test_stationarity(timeseries):
    
    # 计算移动平均和移动标准差
    rolmean = timeseries.rolling(window=12).mean()
    rolstd = timeseries.rolling(window=12).std()

    # 绘制移动平均和移动标准差
    plt.plot(timeseries, color='blue', label='Original')
    plt.plot(rolmean, color='red', label='Rolling Mean')
    plt.plot(rolstd, color='black', label='Rolling Std')
    plt.legend(loc='best')
    plt.title('Rolling Mean & Standard Deviation')
    plt.show()

    # 进行ADF检验
    print('Results of Augmented Dickey-Fuller Test:')
    dftest = adfuller(timeseries, autolag='AIC')
    dfoutput = pd.Series(dftest[0:4], index=['Test Statistic', 'p-value', '#Lags Used', 'Number of Observations Used'])
    for key, value in dftest[4].items():
        dfoutput['Critical Value (%s)' % key] = value
    print(dfoutput)

3. 调用函数进行平稳性检验：

test_stationarity(data['Value'])

在这个函数中，我们首先计算了移动平均和移动标准差，并绘制了它们的图形。然后，我们使用ADF检验来检查时间序列的平稳性。如果p-value小于0.05，则可以拒绝原假设（即时间序列不平稳）。

希望这个回答能够帮助你进行时间序列平稳性检验！