使用Python的statsmodels包中的tsa.acf函数计算时间序列数据的自相关性是非常简单的。该函数将返回时间序列中所有滞后位置（级别）的自相关性值。

首先，我们需要安装statsmodels包。可以使用pip命令进行安装：

接下来，我们需要导入需要使用的库和数据。在本例中，我们需要使用pandas和matplotlib库来加载并可视化时间序列数据。我们将使用airline-passengers.csv文件作为示例数据。请确保已经将该文件下载到本地计算机。

运行上述代码后，我们应该能够看到航空公司乘客数量的时间序列图。

接下来，我们可以使用tsa.acf函数来计算时间序列数据的自相关性。以下代码演示了如何计算航空公司乘客数量时间序列数据的自相关性，并通过绘制自相关系数对时间序列数据进行可视化。

上述代码将绘制航空公司乘客数量时间序列数据的自相关系数。我们可以看到，自相关性在滞后1-2个级别时很高，并随着级别的增加而逐渐减少。

总结一下，使用Python的statsmodels包中的tsa.acf函数计算时间序列数据所有滞后位置个数（级别）的自相关性非常简单。我们只需要导入库、加载数据，然后调用plot_acf函数即可。