在Python中如何使用statsmodels库进行时间序列数据的平稳性检验？请提供检验ARIMA模型适用性的步骤和代码示例。

平稳性检验是时间序列分析的关键步骤之一，它能够帮助我们确定数据是否满足ARIMA模型的建模要求。为了更好地掌握这一技术，强烈推荐您参考《Python时间序列分析实战：从入门到预测》这一资源。它不仅详细介绍了平稳性检验的概念和方法，还提供了实际操作的代码示例，非常适合初学者和希望深入研究的分析师。

参考资源链接：[Python时间序列分析实战：从入门到预测](https://wenku.csdn.net/doc/17rsje6w9i?spm=1055.2569.3001.10343)

在进行平稳性检验时，通常会使用ADF检验（Augmented Dickey-Fuller test），这是最常用的统计检验之一。ADF检验用于判断时间序列数据中是否存在单位根，从而判断时间序列是否平稳。在Python中，可以利用statsmodels库中的`adfuller`函数来执行ADF检验。以下是使用`adfuller`函数进行平稳性检验的代码示例：

import statsmodels.api as sm
from statsmodels.tsa.stattools import adfuller

# 假设您已经有了一个时间序列数据集，存储在变量time_series中
time_series = ...

# 使用ADF检验进行平稳性检验
result = adfuller(time_series)

# 输出检验的详细结果
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))

# 根据p值和临界值判断时间序列是否平稳
if result[1] < 0.05 and result[0] < result[4]['5%']:
    print(

参考资源链接：[Python时间序列分析实战：从入门到预测](https://wenku.csdn.net/doc/17rsje6w9i?spm=1055.2569.3001.10343)