python实现时间序列自相关图(acf)、偏自相关图(pacf)教程

自相关图是一个平面二维坐标悬垂线图。横坐标表示延迟阶数，纵坐标表示自相关系数

偏自相关图跟自相关图类似， 横坐标表示延迟阶数，纵坐标表示偏自相关系数

自相关图与偏自相关图的python代码实现：

from statsmodels.graphics.tsaplots import plot_acf, plot_pacf

plot_acf(b.salesVolume)
plot_pacf(b.salesVolume)

可以看到，这个数据是偏自相关系数拖尾，自相关系数截尾的数据

补充知识：python 数据相关性可视化

话不多说直接上代码

import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns

data = test_feature.corr() #test_feature => pandas.DataFrame#
sns.heatmap(data)
plt.show()

效果图