python代码，读取时间序列数据并多角度判断单变量时间序列数据的类型

以下是一个简单的Python代码，可以读取时间序列数据，然后多角度判断单变量时间序列数据的类型：

import pandas as pd
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

# 读取时间序列数据
data = pd.read_csv('data.csv', header=None)
ts = data[0]

# 计算一阶差分
diff1 = np.diff(ts)

# 计算二阶差分
diff2 = np.diff(diff1)

# 计算自相关系数
acf = pd.plotting.autocorrelation_plot(ts)

# 计算峰度和偏度
kurtosis = ts.kurtosis()
skewness = ts.skew()

# 绘制时间序列图
plt.plot(ts)
plt.show()

# 判断时间序列类型
if np.abs(diff1).sum() < 0.1 * np.abs(ts).sum() and np.abs(diff2).sum() < 0.1 * np.abs(ts).sum():
    print('该时间序列为平稳序列')
elif kurtosis > 3:
    print('该时间序列为高峰度序列')
elif skewness > 0:
    print('该时间序列为正偏序列')
elif skewness < 0:
    print('该时间序列为负偏序列')
else:
    print('该时间序列为标准正态分布序列')

这段代码首先读取名为"data.csv"的时间序列数据，然后计算一阶差分和二阶差分，绘制自相关系数图，并计算峰度和偏度。最后，根据不同的判断条件，判断时间序列的类型，包括平稳序列、高峰度序列、正偏序列、负偏序列和标准正态分布序列。