import pandas as pd from statsmodels.tsa.arima.model import ARIMA在什么软件上运行

这段代码可以在任何支持 Python 语言的集成开发环境（IDE）或文本编辑器中运行，例如 PyCharm、Jupyter Notebook、Spyder、Visual Studio Code 等等。需要安装相关的 Python 包和依赖项，例如 pandas 和 statsmodels。建议使用 Anaconda 发行版进行安装和管理 Python 环境和相关包。

相关问题

import pandas as pd from statsmodels.tsa.arima.model import ARIMA

这段代码存在语法错误，应该将两行代码分别写成：

import pandas as pd 
from statsmodels.tsa.arima.model import ARIMA

第一行导入 pandas 库，第二行从 statsmodels.tsa.arima.model 中导入 ARIMA 模型。这样就可以在代码中使用 ARIMA 模型进行时间序列分析了。

使用使用statsmodels.tsa.arima.model.ARIMA或statsmodels.tsa.SARIMAX模型进行一个时间序列预测

以下是使用statsmodels.tsa.SARIMAX模型进行时间序列预测的示例代码：

import pandas as pd
import numpy as np
from statsmodels.tsa.statespace.sarimax import SARIMAX

# 读取时间序列数据
data = pd.read_csv('data.csv', index_col='Date', parse_dates=True)

# 拆分训练集和测试集
train_data = data[:'2018']
test_data = data['2019':]

# 创建SARIMAX模型
model = SARIMAX(train_data, order=(1, 1, 1), seasonal_order=(1, 1, 1, 12))

# 拟合模型
model_fit = model.fit()

# 预测未来12个月的值
predictions = model_fit.forecast(12)

# 输出预测结果
print(predictions)

在上面的代码中，我们使用SARIMAX模型来预测未来12个月的数据，其中order参数表示ARIMA模型的(p,d,q)值，而seasonal_order参数表示季节性ARIMA模型的(P,D,Q,s)值。我们使用训练集数据来拟合模型，并使用forecast方法来预测未来12个月的数据。最后，我们输出预测结果。