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

这段代码存在语法错误，应该将两行代码分别写成：

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

第一行导入 pandas 库，第二行从 statsmodels.tsa.arima.model 中导入 ARIMA 模型。这样就可以在代码中使用 ARIMA 模型进行时间序列分析了。

相关问题

import pandas as pd from statsmodels.tsa.arima.model import ARIMA在什么软件上运行

这段代码可以在任何支持 Python 语言的集成开发环境（IDE）或文本编辑器中运行，例如 PyCharm、Jupyter Notebook、Spyder、Visual Studio Code 等等。需要安装相关的 Python 包和依赖项，例如 pandas 和 statsmodels。建议使用 Anaconda 发行版进行安装和管理 Python 环境和相关包。

怎么用import pandas as pd from statsmodels.tsa.arima.model import ARIMA import matplotlib.pyplot as plt # 1. 准备数据 data = pd.read_csv("processed.csv", usecols=["Date", "Number of reported results"]) data["Date"] = pd.to_datetime(data["Date"], format="%Y-%m-%d") data.set_index("Date", inplace=True) # 2. 数据探索与可视化 plt.plot(data) plt.show() # 3. 选择时间序列模型 model = ARIMA(data, order=(1,1,1)) # 4. 拟合模型 model_fit = model.fit() 来预--？

我们可以使用import语句来从statsmodels.tsa.arima.model中导入ARIMA模型，并使用import pandas as pd从Pandas中导入数据，然后使用matplotlib.pyplot来进行可视化。