[[lb],[p]]=acorr_ljungbox(data['CWXT_DB:184:D:\\'].diff().dropna(),lags=1)报错

这个报错可能是因为你没有导入 `acorr_ljungbox` 函数所需的库。在使用 `acorr_ljungbox` 函数之前，你需要先导入 `statsmodels` 库：

import statsmodels.api as sm

然后再调用 `acorr_ljungbox` 函数：

lb, p = sm.stats.acorr_ljungbox(data['CWXT_DB:184:D:\\'].diff().dropna(), lags=1)

这样应该就不会报错了。

相关问题

[[lb],[p]]=acorr_ljungbox(data['CWXT_DB:184:D:\'].diff().dropna(),lags=1)

这行代码使用了statsmodels库中的acorr_ljungbox函数来进行时间序列的白噪声检验。具体来说，传入的参数为：

1. data['CWXT_DB:184:D:\'].diff().dropna()：表示对data['CWXT_DB:184:D:\']这列数据进行一阶差分，并删除缺失值，得到一个时间序列数据。

2. lags=1：表示使用的滞后阶数为1，即检验序列中1阶滞后的自相关系数是否显著不为0。

函数的返回值为一个元组，包含两个数组：

1. lb：表示Ljung-Box统计量，用于检验序列的自相关性是否存在显著性。

2. p：表示统计量的p值，用于判断序列是否为白噪声序列。如果p值小于显著性水平（通常为0.05），则拒绝原假设，即序列不是白噪声序列。反之，则无法拒绝原假设，即序列为白噪声序列。

[lb],[p]=acorr_ljungbox(data[ CWXT_DB:184:D:\\ ],lags=1) ValueError: too many values to unpack (expected 1)

这个错误通常发生在你尝试解包一个元组或列表，但是左边的变量数量与元组或列表中的元素数量不匹配。在你的情况下，`acorr_ljungbox` 函数返回了两个值，即 `lb` 和 `p`，但是你只为一个变量提供了名称。为了解决这个问题，你需要使用两个变量名称来接收返回的值。例如：

lb, p = acorr_ljungbox(data[ CWXT_DB:184:D:\\ ],lags=1)

这将把 `lb` 和 `p` 分别设置为 `acorr_ljungbox` 函数返回的第一个和第二个值。