data = pd.read_csv('D:/河北省数学建模比赛/1.3.csv', index_col=0, parse_dates=True)

您提供的代码看起来没有明显的错误。根据您提供的路径，您正在尝试读取名为"1.3.csv"的文件。但是，为了更好地帮助您解决问题，我还需要了解以下信息：

1. 错误信息：您是否收到了任何错误消息？如果是，请提供完整的错误消息，这将有助于我们更好地理解问题。

2. 文件格式：您的CSV文件是否遵循标准的CSV格式？请确保文件以逗号分隔，并且每行具有相同数量的字段。

3. 文件路径：请确保您提供的文件路径是正确的，并且您有权限访问该文件。可以尝试使用绝对路径或相对路径来读取文件。

4. Pandas版本：请提供您正在使用的Pandas版本号。您可以使用以下代码获取版本号：

import pandas as pd
print(pd.__version__)

请提供上述信息，以便我能够更好地帮助您解决问题。

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data = pd.read_csv(r'C:/Users/Ljimmy/Desktop/yyqc/peijian/销量数据副本3.csv', index_col=0, parse_dates=True) data.index = pd.to_datetime(data.index, unit='s') data = data.dropna() # 绘制原始时间序列图 plt.plot(data) plt.title('Original Time Series') plt.show()，增加代码，输出平滑后的效果图

在对时间序列进行平稳化处理后，可以使用以下代码输出平滑后的效果图：

# 对时间序列进行平稳化处理
predictions_diff = pd.Series(data['y'].values - data['y'].shift(1).values, index=data.index).dropna()
predictions_diff_cumsum = predictions_diff.cumsum()
predictions = pd.Series(data['y'].iloc[0], index=data.index)
predictions = predictions.add(predictions_diff_cumsum, fill_value=0)

# 绘制平滑后的时间序列图
plt.plot(predictions)
plt.title('Smoothed Time Series')
plt.show()

这段代码使用了差分的方法对时间序列进行平稳化处理，然后对平稳化后的时间序列进行绘图。注意，这里使用了 `data['y']` 来获取时间序列中的数值，因此需要确保数据集中存在名为 'y' 的列。

data = pd.read_csv('data.csv', header=None, index_col=0, parse_dates=True, squeeze=True)

这是一个读取CSV文件的Python代码，其中"data.csv"是文件名。参数"header=None"表示CSV文件中没有列名，"index_col=0"表示将第一列作为索引，"parse_dates=True"表示将日期字符串转换为日期对象，"squeeze=True"表示如果只有一列数据，则返回一个Series对象。最终读取的数据会被存储在名为"data"的变量中。