Python Statsmodels get_prediction( ), 'ValueError: Got a string for start and dates is None'

Question

我从一个较大的数据帧中提取了以下时间序列数据帧。

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

数据的头部是这样的：

                   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

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()

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()

但是，当我尝试使用 get_prediction() 命令预测数据帧的结尾时，我收到此错误消息并且似乎无法弄清楚原因。

ValueError: Got a string for start and dates is None

谢谢

Answer 1

我想问题是你没有使用时间索引。如果要使用日期，则数据需要是具有 date/time 索引的 pandas 系列。在创建模型时删除 np.asarray 并直接使用 df_test['total_consumption'] 后尝试。

numpy 数组没有任何日期信息，因此不能使用日期来指定预测期。在使用 numpy 数组的情况下，需要使用通常的 numpy 整数索引指定预测或预测周期。

Python Statsmodels get_prediction( ), 'ValueError: Got a string for start and dates is None'

Python Statsmodels get_prediction( ), 'ValueError: Got a string for start and dates is None'

timestamp

time-series

python-3.x

pandas

statsmodels