帮我找找，统计交通流变化规律的代码

统计交通流变化规律通常涉及到数据分析和时间序列预测。这里简单提供一个Python示例，使用pandas库处理数据，然后可能用到如ARIMA模型（自回归整合滑动平均模型）来分析流量变化：

import pandas as pd
from statsmodels.tsa.arima.model import ARIMA

# 假设你有一个CSV文件名为'traffic_data.csv'，其中包含日期('date')和交通流量('traffic_volume')两列
data = pd.read_csv('traffic_data.csv')

# 数据预处理
data['date'] = pd.to_datetime(data['date'])
data.set_index('date', inplace=True)
series = data['traffic_volume']

# 确定ARIMA模型的参数（p,d,q），可以根据历史数据自动识别，也可以尝试不同的组合
model = ARIMA(series, order=(p, d, q))

# 拟合模型
model_fit = model.fit()

# 获取并打印关键统计数据，如均值、方差等
print(model_fit.summary())

# 预测未来交通流量
forecast = model_fit.forecast(steps=未来的天数)