在Python中，我们可以使用Augmented DickeyFuller (ADF) 检验来进行平稳性检验，ADF检验是一种常用的单位根检验方法，用于检验时间序列数据是否具有平稳性，如果数据是平稳的，那么它的均值和方差不随时间变化。

以下是使用Python进行平稳性检验的步骤：

1、安装所需库

我们需要安装statsmodels库，它包含了ADF检验所需的函数，可以使用以下命令进行安装：

pip install statsmodels

2、导入所需库

接下来，我们需要导入pandas和statsmodels库，以及一些其他辅助库。

import pandas as pd
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from statsmodels.tsa.stattools import adfuller

3、准备数据

将时间序列数据存储在一个Pandas DataFrame中，并确保数据按时间顺序排列。

示例数据
data = {'time': [1, 2, 3, 4, 5], 'value': [10, 12, 15, 14, 16]}
df = pd.DataFrame(data)

4、平稳性检验

使用adfuller函数进行ADF检验，该函数返回一个包含统计量、p值和临界值的元组，我们可以通过比较p值和临界值来判断数据是否具有平稳性，通常，如果p值小于0.05，我们认为数据是非平稳的；如果p值大于0.05，我们认为数据是平稳的。

ADF检验
result = adfuller(df['value'])
print('Statistic: %f' % result[0])
print('pvalue: %f' % result[1])
print('Critical Values:')
for key, value in result[4].items():
    print('t%s: %.3f' % (key, value))

5、结果解释

根据ADF检验的结果，我们可以判断数据是否具有平稳性，如果p值小于0.05，我们可以进一步进行差分操作以使数据平稳，如果p值大于0.05，我们可以认为数据是平稳的。