ARIMA时间序列预测模型Python代码
import pandas #读取数据，指定日期为索引列data = pandas.read_csv( 'D:\\DATA\\pycase\\number2\\9.3\\Data.csv' , index_col='日期' ) #绘图过程中import matplotlib.pyplot as plt #用来正常显示中文标签plt.rcParams['font.sans-serif']=['SimHei'] #用来正常显示负号plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False #查看趋势图data.plot() #有增长趋势，不平稳#附加：查看自相关系数合片自相关系数（查分之后），可以用于平稳性的检测，也可用于定阶系数预估#自相关图（） from statsmodels.graphics.tsaplots import plot_acf(data).show() #自相关图既不是拖尾也不是截尾。以上的图的自相关是一个三角对称的形
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