adf检验python

在Python中，可以使用scipy库中的stats模块进行ADF检验。下面是一个示例代码：

import pandas as pd
from scipy import stats

# 读取数据
data = pd.read_csv('data.csv')

# 进行ADF检验
result = stats.adfuller(data['value'])

# 输出检验结果
print('ADF统计量：', result[0])
print('p值：', result[1])
print('滞后阶数：', result[2])
print('样本数量：', result[3])
print('各阶系数：', result[4])
print('关键值：', result[4])

其中，`data.csv`为存储时间序列数据的文件，`value`为数据列名。运行代码后，会输出ADF统计量、p值、滞后阶数、样本数量、各阶系数和关键值等检验结果。根据p值的大小，可以判断数据序列是否为平稳序列。