如何 运行 使用 statsmodels 库对时间序列数据进行 ADFuller 测试？
How to run an ADFuller test on timeseries data using statsmodels library?
我对编程语言完全陌生，我选择了 Python 来回测交易策略（因为我听说它相对容易）。我在学习基础知识方面取得了一些进展，但是我目前仍停留在对时间序列数据帧执行 ADFuller 测试。
This is how my Dataframe looks
现在我需要对列进行 运行 ADF 测试 - "A-Btd"、"A- Ctd" 等等（我有 66 个这样的列）。我想进行测试statistic/output 他们每个人。
我厌倦了使用 cadfs = [ts.adfuller(df1)] 这样的行。因为，我缺乏专业知识，所以无法根据我的数据框调整代码。
如果我错过了一些我必须提供的重要信息，我提前道歉。请留言，我会尽快提供。
提前致谢！
如果你必须为这么多人做这件事，我会尝试将结果放入字典中，如下所示：
import statsmodels.tsa.stattools as tsa
df = ... #load your dataframe
adf_results = {}
for col in df.columns.values: #or edit this for a subset of columns first
adf_results[col] = tsa.adfuller(df[col])
显然根据需要指定其他设置，例如tsa.adfuller(df[col], autolag='BIC')。或者，如果您不想要所有输出，而只想解析每一列以了解它是否静止，则测试统计量是 adfuller() 返回的元组中的第一个条目，因此您可以只使用 tsa.adfuller(df[col])[0] 并根据您的阈值对其进行测试以获得布尔结果，然后将其设为您的字典中的值。
我对编程语言完全陌生，我选择了 Python 来回测交易策略（因为我听说它相对容易）。我在学习基础知识方面取得了一些进展，但是我目前仍停留在对时间序列数据帧执行 ADFuller 测试。
This is how my Dataframe looks
现在我需要对列进行 运行 ADF 测试 - "A-Btd"、"A- Ctd" 等等（我有 66 个这样的列）。我想进行测试statistic/output 他们每个人。
我厌倦了使用 cadfs = [ts.adfuller(df1)] 这样的行。因为，我缺乏专业知识，所以无法根据我的数据框调整代码。
如果我错过了一些我必须提供的重要信息，我提前道歉。请留言，我会尽快提供。
提前致谢！
如果你必须为这么多人做这件事，我会尝试将结果放入字典中，如下所示：
import statsmodels.tsa.stattools as tsa
df = ... #load your dataframe
adf_results = {}
for col in df.columns.values: #or edit this for a subset of columns first
adf_results[col] = tsa.adfuller(df[col])
显然根据需要指定其他设置，例如tsa.adfuller(df[col], autolag='BIC')。或者，如果您不想要所有输出，而只想解析每一列以了解它是否静止，则测试统计量是 adfuller() 返回的元组中的第一个条目，因此您可以只使用 tsa.adfuller(df[col])[0] 并根据您的阈值对其进行测试以获得布尔结果，然后将其设为您的字典中的值。