请给我一个 时间序列预测的python源码，其中，data.csv文件是一个包含时间序列数据的CSV文件，'num‘列是整数

以下是一个简单的时间序列预测的Python源码，使用ARIMA模型进行预测：

import pandas as pd
from statsmodels.tsa.arima_model import ARIMA

# 读取CSV文件
data = pd.read_csv('data.csv', index_col='date', parse_dates=['date'])

# 拟合ARIMA模型
model = ARIMA(data['num'], order=(1, 1, 1))
model_fit = model.fit(disp=0)

# 进行预测
predictions = model_fit.predict(start=len(data), end=len(data)+10, dynamic=False)

# 打印预测结果
print(predictions)

解释：

1. 首先，我们使用pandas库读取CSV文件并将日期列解析为日期格式。

2. 然后，我们使用statsmodels库中的ARIMA模型来拟合时间序列数据。在这里，我们使用ARIMA(1,1,1)模型，表示使用1阶差分，1阶自回归和1阶移动平均系数。

3. 接下来，我们使用拟合好的模型进行预测，从最后一个时间点向后预测10个时间点。

4. 最后，我们打印出预测结果。

注意：这只是一个简单的示例，实际中需要根据具体数据情况调整模型参数和预测方法。