两个时间序列，看一个是否是另一个的先行指标。用python的格兰杰因果检测实现

可以使用Python中的Granger Causality Test（格兰杰因果检验）来判断一个时间序列是否是另一个时间序列的先行指标。 下面是一个示例代码：

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

# 假设x和y是两个时间序列，将它们转换成pandas的DataFrame对象
df = pd.DataFrame({'x': [1, 2, 3, 4, 5], 'y': [2, 4, 6, 8, 10]})

# 进行格兰杰因果检验，设定滞后期为1
results = grangercausalitytests(df, maxlag=1, verbose=False)

# 输出第一阶段格兰杰因果检验的p值
print('Granger Causality Test (lag = 1)')
print('p-value: {:.2f}'.format(results[1][0]['params_ftest'][1]))

在上面的代码中，首先将x和y转换成pandas的DataFrame对象，然后使用statsmodels库中的grangercausalitytests函数进行格兰杰因果检验。在这个例子中，我们设定滞后期为1，然后输出第一阶段格兰杰因果检验的p值。如果p值小于显著性水平（通常为0.05），就可以认为x是y的先行指标。需要注意的是，格兰杰因果检验只能检查线性因果关系，不能检测非线性因果关系。