在Python中，你可以使用statsmodels库进行线性的格兰杰因果检验。以下是一个简单的示例：

```python
import numpy as np
import pandas as pd
from statsmodels.tsa.stattools import grangercausalitytests

# 假设我们有两个时间序列数据x和y
np.random.seed(1234)
x = np.random.randn(100)
y = x[:-1] + np.random.randn(100) * 0.5

df = pd.DataFrame({'x': x, 'y': y})

# 进行格兰杰因果检验
grangercausalitytests(df[['x', 'y']], maxlag=1)
```

这将对`x`和`y`进行格兰杰因果检验，最大滞后阶数为1。

对于非线性的格兰杰因果检验，你可能需要使用更复杂的方法，如基于神经网络或随机森林的检验。但是Python中并没有现成的库可以直接做这个。你需要自己实现，这通常涉及到训练一个预测模型（例如神经网络），然后比较在包含和不包含“原因”变量时的预测误差。

这是一个非常复杂的主题，如果你对非线性的格兰杰因果检验感兴趣，我建议你阅读相关的学术文献，并考虑寻求具有相关经验的专业人士的帮助。

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