给出python代码中使用库来自动选择SARIMA模型参数和最优的季节性参数

好的，以下是使用pmdarima库自动选择SARIMA模型参数和最优季节性参数的Python代码：

import pandas as pd
from pmdarima.arima import auto_arima

# Load data
data = pd.read_csv('data.csv', index_col=0, parse_dates=True)

# Fit auto-ARIMA model
model = auto_arima(data, seasonal=True, m=12,
                   suppress_warnings=True, stepwise=True)

# Print model summary
print(model.summary())

其中，'data.csv'是包含时间序列数据的CSV文件的路径。在这个代码中，我们导入了pmdarima库，并使用其中的auto_arima函数来自动选择SARIMA模型参数和最优的季节性参数。我们指定了'seasonal=True'和'm=12'来表明我们的时间序列具有季节性，且季节性周期为12个月。我们还指定了'suppress_warnings=True'来忽略ARIMA模型拟合过程中的警告信息，以及'stepwise=True'来使用Stepwise算法来搜索ARIMA模型中的最佳结构。最后，我们打印出了拟合的模型的摘要。