python判断时间序列数据是否平稳，输出平稳或者不平稳

可以使用 Augmented Dickey-Fuller (ADF)检验来判断时间序列数据是否平稳。ADF检验的原假设是时间序列数据不平稳，如果p值小于0.05，则可以拒绝原假设，认为时间序列数据是平稳的；否则，不能拒绝原假设，认为时间序列数据是不平稳的。

以下是一个使用 Python 进行 ADF 检验的示例代码：

import pandas as pd
from statsmodels.tsa.stattools import adfuller

# 读取时间序列数据
data = pd.read_csv("data.csv")

# 进行 ADF 检验
result = adfuller(data["value"])

# 输出检验结果
if result[1] < 0.05:
    print("时间序列数据是平稳的")
else:
    print("时间序列数据是不平稳的")

其中，`data.csv` 是时间序列数据文件，`value` 是时间序列数据列名。如果输出结果为“时间序列数据是平稳的”，则说明数据平稳；如果输出结果为“时间序列数据是不平稳的”，则说明数据不平稳。