print(res) test = sm.tsa.adfuller(dataset.Data_1st) print(test) print('adf: ', test[0]) print('p-value: ', test[1]) print('Critical values: ', test[4]) if test[0] > test[4]['5%']: print('Есть единичные корни, ряд не стационарен') else: print('Единичных корней нет, ряд стационарен') warnings.filterwarnings("ignore") # отключает предупреждения src_data_model = dataset[:"2009-08-31"] model = sm.tsa.statespace.SARIMAX(src_data_model, order=(1, 1, 1), seasonal_order=(1, 1, 1, 12), enforce_stationarity=False, enforce_invertibility=False) res = model.fit() # res.plot_diagnostics(figsize=(15, 12)) pred = res.predict(pd.to_datetime('2009-01-01'), pd.to_datetime('2009-12-31'), dynamic=False) pred = pd.DataFrame(pred) dataset.plot(figsize=(12, 6)) ax = plt.gca() pred.plot(ax=ax) plt.show() conn.close()