import pandas as pdimport numpy as npimport matplotlibpyplot as pltfrom datetime import timedeltafrom statsmodelstsastatespacesarimax import SARIMAXfrom statsmodelsgraphicstsaplots import plot_acf plo

这段代码实现了使用SARIMA模型进行销量和利润的预测，并通过可视化展示了预测结果。具体功能如下：

1. 读取数据：从csv文件中读取数据。
2. 选择辣椒类数据：筛选出分类名称为"辣椒类"的数据。
3. 使用过去4个月的数据：选择最近4个月的数据作为模型训练的数据。
4. 拆分数据为训练集和测试集：将80%的数据作为训练集，20%的数据作为测试集。
5. 使用ACF和PACF确定SARIMA模型的参数：通过自相关图和偏自相关图确定SARIMA模型的参数。
6. 拟合SARIMA模型：根据训练集数据拟合销量和利润的SARIMA模型。
7. 使用模型预测接下来的7天：使用训练好的模型预测接下来7天的销量和利润。
8. 进行可视化：将实际销量和利润数据与预测结果进行可视化展示，包括预测结果的置信区间。