我手动输入2011年到2019年的每年的二氧化碳排放量，请改进上面代码

好的，以下是修改后的Python代码，你可以手动输入2011年到2019年的每年的二氧化碳排放量，然后运行代码进行平稳性检验、参数估计、拟合和预测。

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

# 手动输入历史数据
data = pd.DataFrame({
    'Year': [2011, 2012, 2013, 2014, 2015, 2016, 2017, 2018, 2019],
    'CO2': [9.61, 10.17, 10.52, 11.18, 11.85, 12.08, 12.24, 12.37, 12.47]
})

# 将年份设置为索引
data = data.set_index('Year')

# 平稳性检验
result = sm.tsa.stattools.adfuller(data['CO2'])

# 输出平稳性检验结果
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))

# 参数估计和拟合
model = sm.tsa.ARIMA(data['CO2'], order=(1, 1, 1))
results = model.fit()

# 输出模型参数
print(results.summary())

# 预测未来数据
forecast = results.forecast(steps=10)

# 绘制预测结果
plt.plot(data['CO2'])
plt.plot(forecast[0])
plt.show()

在修改后的代码中，我们手动输入了2011年到2019年的每年的二氧化碳排放量，并将年份设置为索引。然后，我们对数据进行了平稳性检验，并根据检验结果选择了ARIMA模型。最后，我们使用已有的模型进行未来的预测，并使用matplotlib库绘制预测结果。