在Python中进行平稳性检验通常有两种方法：
可视化方法
利用自相关图（ACF）和偏自相关图（PACF）来观察时间序列数据的特性。
如果ACF图中的自相关系数迅速衰减到接近零，并且PACF图中的偏相关系数在合理范围内，则可能表明时间序列是平稳的。
单位根测试
使用ADF（Augmented Dickey-Fuller）检验来量化平稳性。
ADF检验会计算一个统计量，通过比较这个统计量与临界值来判断时间序列是否平稳。
1. 导入必要的库：
```python
import numpy as np
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
from statsmodels.graphics.tsaplots import plot_acf
from statsmodels.tsa.stattools import adfuller
from warnings import filterwarnings
2. 生成或加载时间序列数据：```python生成随机时间序列数据示例
np.random.seed（6）
steps = np.random.standard_normal（size=500）
steps = 0
walk = np.cumsum（steps）
3. 可视化ACF和PACF图：
```python
绘制ACF图
plot_acf（walk）
plt.show（）
绘制PACF图
plot_pacf（walk）
plt.show（）
4. 进行ADF检验：```python执行ADF检验
result = adfuller（walk）
print（'ADF Statistic: %f' % result）
print（'p-value: %f' % result）
如果ADF检验的p值小于显著性水平（通常是0.05），则可以拒绝原假设（时间序列非平稳），认为时间序列是平稳的。
请根据您的具体需求调整上述代码示例。