如何在Python中对我的Dataframe的每一列进行ADF测试？

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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