请写python代码，对一个时间，人数构成的csv文件里，人数的自相关函数和偏自相关函数分析、ADF检验等方法来确定这个ARIMA模型的参数

首先，我们需要导入需要的库：pandas、numpy、matplotlib、statsmodels。

import pandas as pd
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import statsmodels.api as sm

然后，我们读取csv文件并将其转换为时间序列数据。

df = pd.read_csv('data.csv', index_col='time', parse_dates=True)
data = df['people_count']

接下来，我们可以用acf和pacf函数分别计算出人数序列的自相关函数和偏自相关函数。

# 自相关函数
acf = sm.graphics.tsa.plot_acf(data, lags=20)
plt.show()

# 偏自相关函数
pacf = sm.graphics.tsa.plot_pacf(data, lags=20)
plt.show()

然后，我们可以使用ADF检验来确定时间序列是否是平稳的。如果不是平稳的，我们需要对其进行差分处理。

result = sm.tsa.stattools.adfuller(data)
print('ADF Statistic: %f' % result[0])
print('p-value: %f' % result[1])
print('Critical Values:')
for key, value in result[4].items():
    print('\t%s: %.3f' % (key, value))

if result[1] > 0.05:
    diff = data.diff().dropna()
    print("进行一阶差分")
else:
    diff = data

最后，我们可以使用ARIMA模型拟合差分后的时间序列，并根据自相关函数和偏自相关函数的结果确定模型的参数。

# 拟合ARIMA模型
model = sm.tsa.ARIMA(diff, order=(p, d, q)).fit()

# 输出模型结果
print(model.summary())

# 绘制残差图和自相关图
residuals = pd.DataFrame(model.resid)
fig, ax = plt.subplots(1,2)
residuals.plot(title="Residuals", ax=ax[0])
sm.graphics.tsa.plot_acf(residuals, lags=20, ax=ax[1])
plt.show()

完整代码如下：

import pandas as pd
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import statsmodels.api as sm

# 读取csv文件
df = pd.read_csv('data.csv', index_col='time', parse_dates=True)
data = df['people_count']

# 自相关函数
acf = sm.graphics.tsa.plot_acf(data, lags=20)
plt.show()

# 偏自相关函数
pacf = sm.graphics.tsa.plot_pacf(data, lags=20)
plt.show()

# ADF检验
result = sm.tsa.stattools.adfuller(data)
print('ADF Statistic: %f' % result[0])
print('p-value: %f' % result[1])
print('Critical Values:')
for key, value in result[4].items():
    print('\t%s: %.3f' % (key, value))

if result[1] > 0.05:
    diff = data.diff().dropna()
    print("进行一阶差分")
else:
    diff = data

# 确定ARIMA模型参数
p = 1
d = 1
q = 1

# 拟合ARIMA模型
model = sm.tsa.ARIMA(diff, order=(p, d, q)).fit()

# 输出模型结果
print(model.summary())

# 绘制残差图和自相关图
residuals = pd.DataFrame(model.resid)
fig, ax = plt.subplots(1,2)
residuals.plot(title="Residuals", ax=ax[0])
sm.graphics.tsa.plot_acf(residuals, lags=20, ax=ax[1])
plt.show()