在Python中,可以使用statsmodels库来对Dataframe的每一列进行ADF(Augmented Dickey-Fuller)测试。ADF测试是一种常用的单位根检验方法,用于判断时间序列数据是否具有平稳性。
下面是一个示例代码,演示如何使用statsmodels库进行ADF测试:
import pandas as pd
from statsmodels.tsa.stattools import adfuller
# 创建一个示例Dataframe
data = {'col1': [1, 2, 3, 4, 5],
'col2': [6, 7, 8, 9, 10],
'col3': [11, 12, 13, 14, 15]}
df = pd.DataFrame(data)
# 对每一列进行ADF测试
for column in df.columns:
result = adfuller(df[column])
print(f"Column: {column}")
print(f"ADF Statistic: {result[0]}")
print(f"p-value: {result[1]}")
print(f"Critical Values: {result[4]}")
print("------------------------")
在上述代码中,首先导入了pandas库和statsmodels库。然后,创建了一个示例的Dataframe对象。接下来,使用for循环遍历Dataframe的每一列,对每一列应用adfuller函数进行ADF测试。最后,打印出ADF统计量、p值和临界值。
请注意,这只是一个简单的示例,实际使用时需要根据具体的数据和需求进行相应的调整。
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