当使用Auto Arima时，有时可能会出现没有输出结果的情况。这可能是由于几种原因引起的，例如数据不适合使用Auto Arima模型，或者模型参数设置不正确。

以下是解决这个问题的一些常见方法：

1. 数据不适合使用Auto Arima模型：Auto Arima模型适用于具有一定的季节性和趋势性的时间序列数据。如果数据没有这些特征，模型可能无法找到合适的参数。在这种情况下，可以尝试使用其他模型或方法来分析数据。

2. 检查数据是否满足模型要求：Auto Arima模型要求数据是平稳的，即均值和方差在整个时间段上保持稳定。可以通过绘制数据的图表、计算滚动统计量或使用单位根检验来检查数据的平稳性。如果数据不满足平稳性要求，可以尝试对数据进行差分或使用其他方法来处理非平稳性。

3. 调整模型参数：Auto Arima模型有一些参数可以调整，例如季节周期、差分阶数、最大阶数等。如果模型没有输出结果，可以尝试调整这些参数。增加季节周期可以帮助模型更好地捕捉数据的季节性，增加差分阶数可以使数据更平稳，增加最大阶数可以增加模型的复杂度。

以下是一个示例代码，演示了如何使用pmdarima包中的auto_arima函数来自动选择ARIMA模型：

import pandas as pd
from pmdarima import auto_arima

# 读取数据
data = pd.read_csv('data.csv')

# 将数据转换为时间序列
data['Date'] = pd.to_datetime(data['Date'])
data.set_index('Date', inplace=True)

# 使用auto_arima函数选择ARIMA模型
model = auto_arima(data, seasonal=True, m=12)

# 打印模型的参数
print(model.summary())

通过调整参数和检查数据的特征，您应该能够解决Auto Arima没有输出结果的问题。