如何在Python中省略自相关绘图时的0滞后？ （StatsModels）

Question

我正在尝试处理Python中的自相关，并正在使用StatsModels的Plot_acf和PACF。 我想绘制看起来像StatsModels的数字的数字。所以我别无选择，只能使用这个库。

剪切追逐，我的数据中没有显着的相关性，因此我想忽略始终具有最大相关性的零滞后。最好从滞后= 1或2绘制数字。有什么办法可以做到这一点吗？

在这里，它们是我的代码，我一直在尝试找出清晰的解决方案...请帮助我！

import numpy as np
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
register_matplotlib_converters
from statsmodels.graphics.tsaplots import plot_acf, plot_pacf

# PNA
# read data
df_pna = pd.read_csv('pna_data.txt', index_col=0, header=None, delim_whitespace=True, skiprows=[0,1,2,75,76,77,78,79])
df_pna.rename(columns = {1:'Jan', 2:'Feb', 3:'Mar', 4:'Apr', 5:'May', 6:'Jun', 7:'Jul', 8:'Aug', 9:'Sep', 10:'Oct', 11:'Nov', 12:'Dec'}, inplace = True)


# autocorrelation
empty_pna = []
for k in range(len(df_pna.columns)):
    empty_pna.append(df_pna.iloc[:,k].to_list())

months_pna = []
for i in empty_pna:
    for j in i:
        months_pna.append(j)

# plot
# satsmodels
plt.close()
fig = plt.figure(figsize=(7,8))
ax1 = fig.add_subplot(2, 1, 1)
ax2 = fig.add_subplot(2, 1, 2)

plot_acf(months_pna, lags=20, ax=ax1)
ax1.set_title('PNA AC with lags 20', fontsize=10)

plot_pacf(months_pna, lags=20, method='ywm', ax=ax2)
ax2.set_title('PNA PAC with lags 20', fontsize=10)

plt.show()
plt.close()

Answer 1

通过Zero = false省略滞后零：

plot_pacf(months_pna, lags=20, method='ywm', ax=ax2, zero=False)