plot_pacf(user_data_monthly, ax=ax[1])报错Can only compute partial correlations for lags up to 50% of the sample size. The requested nlags 12 must be < 6.

这个错误是因为你尝试计算超过样本大小一半的滞后阶数的偏自相关系数。这是不可行的，因为在计算偏自相关系数时需要计算自回归系数，而在计算自回归系数时需要使用先前的观测值。如果你尝试计算超过样本大小一半的滞后阶数，就会出现没有足够的观测值可用于计算自回归系数的情况。

你可以尝试减少滞后阶数，或使用更大的样本大小来计算偏自相关系数。例如，你可以将 `nlags` 参数设置为样本大小的一半，即 `nlags=len(user_data_monthly)//2`，这将使你能够计算样本大小的一半以内的所有滞后阶数的偏自相关系数。

以下是修改后的代码示例：

import pandas as pd
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from statsmodels.graphics.tsaplots import plot_acf, plot_pacf

# 读取数据
user_data = pd.read_csv('user_data.csv', parse_dates=['date'], index_col=['date'])
user_data_monthly = user_data.resample('M').sum()

# 绘制自相关图和偏自相关图
fig, ax = plt.subplots(nrows=1, ncols=2, figsize=(12,4))
plot_acf(user_data_monthly, ax=ax[0])
plot_pacf(user_data_monthly, ax=ax[1], nlags=len(user_data_monthly)//2)

# 显示图形
plt.show()

这段代码将使用 `len(user_data_monthly)//2` 作为偏自相关图的滞后阶数，以确保计算能够成功。你可以根据需要调整滞后阶数。