PG_stationarityTest = adfuller(world_data['grow_rate'], autolag='AIC') # Check the value of p-value print("P-value: ", PG_stationarityTest[1],", then no stationarity.") plt.figure(figsize=[12,8]) pacf = plot_pacf(world_data['grow_rate'], lags=25) # Create training and test data train_data = world_data['grow_rate'][:round(len(world_data['grow_rate'])*0.8)] test_data = world_data['grow_rate'][round(len(world_data['grow_rate'])*0.8):] 如果我是这样写的,应该如何修改
时间: 2024-01-18 15:03:18 浏览: 22
根据您提供的代码,您正在对一个名为`world_data`的数据集执行ADF检验和PACF绘图。但是,您没有在代码中显示您想要修改的部分。因此,我假设您希望修改代码以更好地执行这些任务。以下是一些可能的修改建议:
1. 对于ADF检验,您可以使用如下代码:
```
from statsmodels.tsa.stattools import adfuller
PG_stationarityTest = adfuller(world_data['grow_rate'], autolag='AIC')
print("P-value: ", PG_stationarityTest[1])
if PG_stationarityTest[1] > 0.05:
print("The time series is non-stationary.")
else:
print("The time series is stationary.")
```
这将打印出P-value和ADF检验的结论,以指示时间序列的平稳性。
2. 对于PACF绘图,您可以使用如下代码:
```
from statsmodels.graphics.tsaplots import plot_pacf
import matplotlib.pyplot as plt
plt.figure(figsize=[12,8])
plot_pacf(world_data['grow_rate'], lags=25)
plt.show()
```
这会绘制PACF图,其中lags参数指定要显示的滞后数。
3. 对于数据集的划分,您可以使用如下代码:
```
train_data = world_data['grow_rate'].iloc[:int(len(world_data)*0.8)]
test_data = world_data['grow_rate'].iloc[int(len(world_data)*0.8):]
```
这将使用iloc函数将数据集分割为训练集(前80%)和测试集(后20%)。
请注意,这些只是可能的修改建议,具体取决于您的需求和数据集的特征。