帮我在站内找ARIMAX模型的代码

ARIMA（自回归整合移动平均模型）是一种时间序列分析模型，而ARIMAX模型则是ARIMA模型加上外部变量X的扩展版本。在Python中，你可以使用`statsmodels`库来构建ARIMAX模型。以下是一个简单的示例代码：

import pandas as pd
from statsmodels.tsa.statespace.exponential_smoothing import ExponentialSmoothing
from statsmodels.tsa.arima_model import ARIMA
from statsmodels.tsa.arimax_model import ARIMAX

# 假设df_data是包含时间序列数据和外部变量的数据框
df_data = ...  # 加载你的数据集

# 将时间序列数据提取出来
ts_data = df_data['your_time_series_column']

# 创建ARIMAX模型
model = ARIMAX(ts_data, order=(p, d, q), exog=df_data[['your_exogenous_variable_column']])

# 拟合模型
results = model.fit(disp=-1)  # disp参数可以控制是否显示详细信息

# 预测
forecast = results.get_forecast(steps=you_want_to_predict)

# 打印预测结果
print(forecast.predicted_mean)

在这个例子中，你需要将`your_time_series_column`和`your_exogenous_variable_column`替换为实际的数据列名。