Python Pandas – 绘制自相关图

自相关图可以用来检查时间序列数据中的自相关性。在 Python Pandas 中，我们可以使用 .plot_acf() 函数来绘制自相关图。

首先，我们需要导入 Pandas 和 Matplotlib 两个库：

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt

接下来，我们可以从 CSV 文件中读取时间序列数据，并将其转换为 Pandas DataFrame：

df = pd.read_csv('data.csv', header=None, index_col=0, parse_dates=True)

其中，header=None 表示 CSV 文件中没有列名；index_col=0 表示使用第一列作为 DataFrame 的索引；parse_dates=True 表示解析日期列。

然后，我们可以使用 .plot_acf() 函数来绘制自相关图：

fig, ax = plt.subplots(figsize=(12, 6))
pd.plotting.autocorrelation_plot(df, ax=ax)
plt.show()

这个代码片段将生成一个自相关图，显示时间序列数据中的自相关性。自相关图中，x 轴表示滞后期数，y 轴表示自相关系数。

由于自相关系数可以取任意值，因此我们需要使用置信区间来确定自相关系数是否显著。在自相关图中，蓝色的阴影部分表示 95% 置信区间，自相关系数落在这个区间之外的概率为 5%。

如果自相关系数在置信区间之外，表明时间序列数据中存在自相关性。需要注意的是，如果自相关系数在置信区间内，不能认为时间序列数据中没有自相关性，因为可能存在非线性相关性或滞后期数较大的相关性。因此，需要结合其他统计方法来综合分析时间序列数据的特征。