pandas Python Statmodels get_prediction()，'ValueError：得到了开始和日期的字符串为None'

0pizxfdo 于 2023-08-01 发布在 Python

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我有下面的时间序列 Dataframe 提取从一个更大的。

df_test = df.loc[(df['time'] >= '2015-05-01') & (df['time'] <= '2015-05-09')]
df_test.set_index('time')

字符串
数据的头部看起来像这样：

time  total_consumption
122400 2015-05-01 00:01:00            106.391
122401 2015-05-01 00:11:00            120.371
122402 2015-05-01 00:21:00            109.292
122403 2015-05-01 00:31:00             99.838
122404 2015-05-01 00:41:00             97.387

型
使用SARIMAX，我得到了这个模型：

mod = sm.tsa.statespace.SARIMAX(np.asarray(df_test['total_consumption']),
                                        order=(1,1,1),
                                        seasonal_order=(0,1,1,12),
                                        enforce_stationarity=False,
                                        enforce_invertibility=False)          
results_final = mod.fit()

型
然后，我尝试根据模型进行预测：

start = pd.to_datetime('2015-05-08 00:01:00')
pred = results_final.get_prediction(start, dynamic=False)
pred_ci = pred.conf_int()

型
然而，当我尝试使用get_prediction（）命令获得 Dataframe 结束的预测时，我得到了这个错误消息，并且似乎无法找出原因。

ValueError: Got a string for start and dates is None

型
谢谢你的好意

pandas

来源：https://stackoverflow.com/questions/49451220/python-statsmodels-get-prediction-valueerror-got-a-string-for-start-and-da

1条答案

按热度按时间

wkftcu5l1#

我想问题在于你没有使用时间索引。如果要使用日期，则数据需要是具有日期/时间索引的pandas Series。删除np.asarray后尝试，并在创建模型时直接使用df_test['total_consumption']。
numpy数组没有任何日期信息，因此日期不能用于指定预测期间。在使用numpy数组的情况下，需要使用通常的numpy整数索引来指定forecast或predict周期。

赞(0）回复(0）举报 2023-08-01

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