from statsmodels.tsa.stattools import adfuller from statsmodels.graphics.tsaplots import plot_pacf from statsmodels.tsa.ar_model import AutoReg # Run the test PG_stationarityTest = adfuller(PercentGrowth['PercGrowth'], autolag='AIC') # Check the value of p-value print("P-value: ", PG_stationarityTest[1],", then no stationarity.") plt.figure(figsize=[12,8]) pacf = plot_pacf(PercentGrowth['PercGrowth'], lags=25) # Create training and test data train_data = PercentGrowth['PercGrowth'][:round(len(PercentGrowth['PercGrowth'])*0.8)] test_data = PercentGrowth['PercGrowth'][round(len(PercentGrowth['PercGrowth'])*0.8):] 以上代码什么意思

这段代码是用于时间序列分析的，主要包含以下步骤：

1. 导入了一些需要使用的库，包括`statsmodels.tsa.stattools`、`statsmodels.graphics.tsaplots`和`statsmodels.tsa.ar_model`。

2. 进行了ADF检验（Augmented Dickey-Fuller test）来检查时间序列是否具有平稳性。如果p-value小于显著性水平（通常为0.05），则可以拒绝原假设（序列不平稳）。这里使用了`adfuller`函数进行检验，并打印出了p-value。

3. 绘制了自相关函数图（partial autocorrelation function，PACF），以便后续的模型选择。

4. 创建了训练数据和测试数据，其中训练数据占总数据的80%。

该段代码的具体含义需要结合数据的实际情况来理解。