时间序列季节性验证 python 代码

下面是一个简单的Python代码示例，用于验证时间序列数据中的季节性：

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

# 读取数据
data = pd.read_csv('data.csv', parse_dates=['date'], index_col='date')

# 绘制季节图
fig = plt.figure(figsize=(12,8))
ax1 = fig.add_subplot(211)
fig = sm.graphics.tsa.plot_acf(data['value'].values.squeeze(), lags=40, ax=ax1)
ax2 = fig.add_subplot(212)
fig = sm.graphics.tsa.plot_pacf(data['value'], lags=40, ax=ax2)

# 拟合季节模型
model = sm.tsa.statespace.SARIMAX(data['value'], order=(1, 1, 1), seasonal_order=(1, 1, 1, 12), enforce_stationarity=False, enforce_invertibility=False)
results = model.fit()

# 输出模型结果
print(results.summary().tables[1])

# 绘制模型预测结果
pred = results.get_prediction(start=pd.to_datetime('2019-01-01'), dynamic=False)
pred_ci = pred.conf_int()
ax = data['2018':].plot(label='observed')
pred.predicted_mean.plot(ax=ax, label='One-step ahead Forecast', alpha=.7, figsize=(14, 7))
ax.fill_between(pred_ci.index, pred_ci.iloc[:, 0], pred_ci.iloc[:, 1], color='k', alpha=.2)
ax.set_xlabel('Date')
ax.set_ylabel('value')
plt.legend()
plt.show()

这段代码做了以下几件事情：

1. 读取时间序列数据
2. 绘制自相关图和偏自相关图以检查季节性
3. 使用SARIMA模型拟合时间序列数据
4. 输出模型统计摘要
5. 绘制模型预测结果

请注意，这仅是一个简单的示例代码，您可能需要根据自己的数据和需求进行修改。