adf = func_corr_adf() drop_columns_list = adf[adf["缺失值占比"]>=0.80].index

这段代码似乎有点问题，可能是因为出现了语法错误。根据代码中的函数名和变量名，我猜测你想要做的是删除一个 DataFrame 中缺失值占比超过 80% 的列。如果是这样，可以尝试修改代码如下：

adf = func_corr_adf()
drop_columns_list = adf.columns[adf.isnull().mean() >= 0.8]
adf.drop(drop_columns_list, axis=1, inplace=True)

这里使用 `isnull()` 函数来检查 DataFrame 中每个元素是否为缺失值，并通过 `mean()` 函数计算每列缺失值占比。然后，使用布尔索引来选出缺失值占比超过 80% 的列，并将它们的列名保存到 `drop_columns_list` 变量中。最后，使用 `drop()` 方法来删除这些列。需要注意的是，`drop()` 方法会返回一个新的 DataFrame，因此需要将 `inplace` 参数设置为 `True`，才能在原地修改 DataFrame。

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解释这段代码diff_12 = ts.diff(12) diff_12.dropna(inplace=True) diff_12_1 = diff_12.diff(1) diff_12_1.dropna(inplace=True) adf_test(diff_12_1)

这段代码的作用如下：

1. `diff_12 = ts.diff(12)`：对时间序列数据 `ts` 进行一阶差分操作，即将每个时间点的值减去它前面第12个时间点的值，得到一个新的时间序列 `diff_12`。
2. `diff_12.dropna(inplace=True)`：将 `diff_12` 中的缺失值删除。
3. `diff_12_1 = diff_12.diff(1)`：对 `diff_12` 进行一阶差分操作，得到一个新的时间序列 `diff_12_1`。
4. `diff_12_1.dropna(inplace=True)`：将 `diff_12_1` 中的缺失值删除。
5. `adf_test(diff_12_1)`：对 `diff_12_1` 进行平稳性检验，返回检验结果。

总体来说，这段代码的作用是将原始时间序列 `ts` 进行两次一阶差分操作，并对差分后的序列进行平稳性检验。这种操作常用于时间序列分析中的预处理步骤，以消除序列中的趋势和季节性等因素，从而更好地拟合模型。

figure() parcorr(Y) %偏相关 %ACF和PACF图 xlabel('时间') ylabel('汇率/（单位：元）') y_h_adf = adftest(Y) y_h_kpss = kpsstest(Y) %平滑性检验,yd1_h_adf =1，yd1_h_kpss =0，通过检验 train_size = round(length(time_series_data) * 0.95); train_data = time_series_data(1:train_size); test_data = time_series_data(train_size+1:end); Yd1 = diff(train_data); %一阶差分图 plot(Yd1)怎么修改代码让横坐标显示时间

可以将时间序列数据的时间点作为横坐标，然后在绘图时将横坐标设置为时间。具体修改代码如下：

假设时间序列数据为time_series_data，对应的时间点为time_points，可以将时间点作为横坐标，然后在绘图时设置横坐标为时间，代码如下：

figure()
parcorr(time_series_data)  %偏相关
%ACF和PACF图
xlabel('时间')
ylabel('汇率/（单位：元）')

y_h_adf = adftest(time_series_data)
y_h_kpss = kpsstest(time_series_data) %平滑性检验,yd1_h_adf =1，yd1_h_kpss =0，通过检验

train_size = round(length(time_series_data) * 0.95);
train_data = time_series_data(1:train_size);
test_data = time_series_data(train_size+1:end);

time_points = 1:length(train_data); % 时间点
Yd1 = diff(train_data); %一阶差分图
plot(time_points(2:end), Yd1) % 设置横坐标为时间
xlabel('时间')
ylabel('汇率/（单位：元）')

其中，time_points为时间序列数据对应的时间点，Yd1为一阶差分后的序列数据。在绘制一阶差分图时，将横坐标设置为time_points(2:end)，因为一阶差分后的序列数据比原始数据少了一个数据点。