Python怎么提取adf

在Python中，ADF（Augmented Dickey-Fuller Test）是用来检验时间序列数据是否具有一阶平稳性的统计方法。它主要用于识别是否存在趋势或者单位根问题。要使用Python提取ADF测试结果，通常需要依赖于`statsmodels`库，因为该库包含了一套完整的统计模型。

以下是使用`statsmodels.tsa.stattools.adfuller()`函数进行ADF测试的基本步骤：

1. 首先，确保已经安装了`statsmodels`库。如果没有，可以使用pip进行安装：

   pip install statsmodels

2. 导入必要的模块：

import pandas as pd
from statsmodels.tsa.stattools import adfuller

3. 准备时间序列数据（假设数据在一个pandas DataFrame的列'data'中）：

data = df['data']

4. 进行ADF测试并获取统计量和p值：

result = adfuller(data)

5. 查看结果，看看关键的统计量（如ADF值、p值、lags等）以及稳健的标准误（heteroskedasticity robust standard error）：

print(result)

6. ADF统计结果会返回一个字典，其中`'ADF'`表示ADF统计量，`'p-value'`是p值。如果p值小于预设的显著性水平（例如0.05），则拒绝原假设（存在一阶非平稳性），反之则接受原假设（数据是一阶平稳的）。