sarima python 建模

当使用SARIMA模型进行时间序列建模时，可以使用Python中的statsmodels库来完成。下面是一个简单的示例代码，演示如何使用SARIMA模型进行建模：

import pandas as pd
import numpy as np
from statsmodels.tsa.statespace.sarimax import SARIMAX

# 读取时间序列数据
data = pd.read_csv('data.csv', parse_dates=['date'], index_col='date')

# 拆分训练集和测试集
train_data = data[:'2019-12-31']
test_data = data['2020-01-01':]

# 创建SARIMA模型
model = SARIMAX(train_data, order=(1, 1, 1), seasonal_order=(1, 1, 1, 12))

# 拟合模型
model_fit = model.fit()

# 预测未来值
predictions = model_fit.predict(start='2020-01-01', end='2020-12-31')

# 打印预测结果
print(predictions)

在上面的代码中，首先我们使用`pd.read_csv`函数读取时间序列数据，然后将其拆分为训练集和测试集。接下来，我们使用`SARIMAX`类创建SARIMA模型，其中`order`参数表示非季节性自回归、差分和移动平均阶数，而`seasonal_order`参数表示季节性自回归、差分和移动平均阶数。然后，我们使用`fit()`方法拟合模型，并使用`predict()`方法预测未来值。

请注意，上述示例中的参数值仅作为示例，你需要根据具体情况选择合适的参数。此外，确保你的数据集是按时间顺序排序的，并且具有适当的时间间隔。