python读入csv文件,里面有名字是x的列和名字是y的列,x列是时间,y列是需要分析的数据,判断时间序列数据是否短期依赖型、是否有周期性、是否平稳、是否没有明显的周期性或季节性变化,但是可能存在趋势和周期性的波动,并最后输出是否是短期依赖性、是否有周期性、是否平稳、是否没有明显的周期性或季节性变化,但是可能存在趋势和周期性的波动python代码
时间: 2024-01-21 16:19:14 浏览: 18
可以使用pandas库读入csv文件,然后使用时间序列分析的方法进行判断。下面是一个示例代码,供参考:
```python
import pandas as pd
import numpy as np
import statsmodels.api as sm
# 读入csv文件
df = pd.read_csv('data.csv')
# 将x列作为时间序列索引
df.set_index('x', inplace=True)
# 判断时间序列是否短期依赖型
acf, q, p = sm.tsa.acf(df['y'], nlags=20, qstat=True)
if (p < 0.05).any():
print('时间序列具有短期依赖性')
else:
print('时间序列没有短期依赖性')
# 判断时间序列是否有周期性
acf, q, p = sm.tsa.acf(df['y'], nlags=20, fft=True, qstat=True)
if (p < 0.05).any():
print('时间序列具有周期性')
else:
print('时间序列没有周期性')
# 判断时间序列是否平稳
adf_result = sm.tsa.stattools.adfuller(df['y'])
if adf_result[1] < 0.05:
print('时间序列是平稳的')
else:
print('时间序列不是平稳的')
# 判断时间序列是否存在季节性变化
res = sm.tsa.seasonal_decompose(df['y'], model='additive', period=12)
if np.isnan(res.seasonal).any():
print('时间序列没有明显的季节性变化')
else:
print('时间序列存在季节性变化')
# 判断时间序列是否存在趋势和周期性的波动
res = sm.tsa.seasonal_decompose(df['y'], model='additive')
if res.trend is not None and res.resid is not None:
print('时间序列存在趋势和周期性的波动')
else:
print('时间序列没有趋势和周期性的波动')
```
注:代码中使用了statsmodels库中的时间序列分析方法,需要先安装该库。