为什么我的时间序列使用seasonal_decompose()可以清楚地看到季节性，但当使用adfuller()时，结果显示它是平稳的

时间序列是一系列按时间顺序排列的数据点。在时间序列分析中，我们经常需要判断一个时间序列是否是平稳的，即其统计特性是否随时间变化而变化。平稳时间序列的统计特性，如均值和方差，在时间上是恒定的。

在给定的问题中，当使用seasonal_decompose()函数对时间序列进行分解时，可以清楚地看到季节性。seasonal_decompose()函数是一种常用的时间序列分析方法，它可以将时间序列分解为趋势、季节性和残差三个部分。通过分解，我们可以更好地理解时间序列的季节性变化。

然而，当使用adfuller()函数对时间序列进行平稳性检验时，结果显示它是平稳的。adfuller()函数是一种常用的平稳性检验方法，它基于单位根检验的原理，判断时间序列是否具有单位根，从而判断其平稳性。如果时间序列具有单位根，则说明它不是平稳的；如果没有单位根，则说明它是平稳的。

这里可能存在的原因是，seasonal_decompose()函数可以将季节性成分从时间序列中分离出来，使得剩余部分更接近于平稳性。而adfuller()函数只是对整个时间序列进行平稳性检验，无法区分季节性成分和趋势成分。因此，即使时间序列具有季节性，但如果趋势和季节性成分的影响相互抵消，整体上可能仍然表现为平稳的。

综上所述，使用seasonal_decompose()函数可以清楚地看到时间序列的季节性，而使用adfuller()函数可能会显示时间序列是平稳的，这可能是因为adfuller()函数无法区分季节性和趋势成分的影响。为了更准确地判断时间序列的平稳性，可以综合使用多种方法进行分析和验证。

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