下面是Python Pandas绘制自相关图的完整攻略和实例说明。
1. 什么是自相关图？
在时间序列分析中，自相关图是一种图形工具，用于观察时间序列自身的相关性。自相关图显示出时间序列中每一时刻和其后在一段时间内（通常为几个时间步长）的数据点之间的相关性。这种相关性通常用相关系数或可互换度量来表示。自相关图提供了一种快速有效的方法来检查时间序列是否存在自相关性，以及需要考虑哪种时间序列模型。
2. Python Pandas绘制自相关图的实现方法
2.1 数据准备
首先，需要将时间序列数据导入Python，可以使用Pandas库中的read_csv()函数读取csv文件或从数据库中读取数据。在此示例中，我们将使用Pandas内置的Arctic数据库来读取样本数据。请确保您已经安装了Pandas和Arctic库。以下是读取滴滴数据集的样本代码：
import pandas as pd
import arctic
# 连接到Arctic数据库
store = arctic.Arctic('localhost')
# 从Arctic数据库读取数据
dd_data = store['dd']['data']
# 将数据转换为Pandas DataFrame
df = pd.DataFrame(dd_data)
df.index = pd.to_datetime(df['start_time'])
df = df.resample('H').sum()
在代码中，我们使用Arctic库连接了本地的数据库，并从中读取了一个名为“dd”的数据集。然后，我们将数据转换为Pandas DataFrame并进行处理。
2.2 绘制自相关图
一旦我们准备好时间序列数据，就可以使用Pandas的autocorrelation_plot()函数绘制自相关图。以下是一个绘制滴滴数据集自相关图的例子：
import matplotlib.pyplot as plt
# 绘制滴滴数据集自相关图
pd.plotting.autocorrelation_plot(df['request_count'])
plt.xlim((0, 168))
plt.show()
我们首先导入Matplotlib库，然后调用Pandas的autocorrelation_plot()函数，将时间序列数据传递给该函数。最后，使用Matplotlib库绘制图形，设置x轴范围并显示图表。在图中，横坐标表示时间滞后，纵坐标表示自相关系数。
2.3 自相关系数计算
要计算自相关系数，我们可以使用Pandas的DataFrame.corr()函数。以下是一个计算滴滴数据集自相关系数的实例：
# 计算滴滴数据集自相关系数
autocorr = df['request_count'].autocorr(lag=24)
print('一天后的滴滴数据集自相关系数为：', autocorr)
在这个例子中，我们使用DataFrame.autocorr()函数计算自相关系数，其中lag参数表示时间滞后。我们计算了24小时（一天）滞后后的自相关系数。
3. 结论
绘制自相关图是时间序列分析的关键步骤之一。使用Pandas库，我们可以轻松地实现自相关图的绘制和自相关系数的计算。在本文中，我们提供了滴滴数据集自相关图的实例，希望这能帮助您更好地理解时间序列分析的基础知识。