> install.packages(TSA) Error in install.packages : object 'TSA' not found

时间: 2024-02-17 12:59:57 浏览: 130
GZ

powa-install-packages.tar.gz

这个错误提示意味着在运行 `install.packages(TSA)` 命令之前，您没有先安装 `TSA` 这个包。要解决这个问题，您可以使用以下命令安装 `TSA` 包： ```R install.packages("TSA") ``` 如果您已经执行了这个命令但仍然收到相同的错误消息，那可能是因为您的 R 环境没有正确配置。您可以尝试重新安装 R 或者更新 R 的版本。另外，您也可以尝试使用其他安装包的方式，比如使用 RStudio 的包管理器来安装 `TSA` 包。
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Step00-install_packages.R.r

Step00-install_packages.R.r
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ERROR: Package ‘gunicorn’ requires a different Python: 2.7.5 not in ‘>=3.4’

pip安装gunicorn时出现这个错： Collecting gunicorn (from -r requirements.txt (line 9)) Downloading ...ERROR: Pac

Traceback (most recent call last): File "D:\金融数值分析实验\金融计量\大创\FM.py", line 3, in <module> import statsmodels.api as sm File "D:\Program Files\anaconda3\lib\site-packages\statsmodels\api.py", line 11, in <module> from .regression.recursive_ls import RecursiveLS File "D:\Program Files\anaconda3\lib\site-packages\statsmodels\regression\recursive_ls.py", line 14, in <module> from statsmodels.tsa.statespace.mlemodel import ( File "D:\Program Files\anaconda3\lib\site-packages\statsmodels\tsa\statespace\mlemodel.py", line 29, in <module> import statsmodels.tsa.base.tsa_model as tsbase File "D:\Program Files\anaconda3\lib\site-packages\statsmodels\tsa\base\tsa_model.py", line 7, in <module> from pandas import (to_datetime, Int64Index, DatetimeIndex, Period, ImportError: cannot import name 'Int64Index' from 'pandas' (D:\Program Files\anaconda3\lib\site-packages\pandas\__init__.py)

pip install --upgrade pandas 2. 如果您的pandas已经是最新版本，并且仍然遇到此错误，请检查代码中是否有其他导入语句导致冲突。可能有其他库或模块与pandas中的Int64Index类存在命名冲突。 3. 尝试重新安装...

ModuleNotFoundError: No module named 'statsmodels.tsa.arima'

根据引用所述，当使用pyinstaller打包时，如果程序中使用了statsmodels.api库，需要在打包前隐藏statsmodels.tsa.statespace._kalman_filter等pyd文件，否则在运行EXE文件时会出现找不到模块的错误。所以，出现...

Traceback (most recent call last): File "F:\pythonproject\ARIMA-GRACH\3.py", line 26, in <module> arima_model = ARIMA(train_data, order=(10, 1, 0)) File "E:\anaconda\lib\site-packages\statsmodels\tsa\arima_model.py", line 45, in __init__ super().__init__(*args, **kwargs) File "E:\anaconda\lib\site-packages\statsmodels\tsa\arima_model.py", line 29, in __init__ raise NotImplementedError(ARIMA_DEPRECATION_ERROR) NotImplementedError: statsmodels.tsa.arima_model.ARMA and statsmodels.tsa.arima_model.ARIMA have been removed in favor of statsmodels.tsa.arima.model.ARIMA (note the . between arima and model) and statsmodels.tsa.SARIMAX. statsmodels.tsa.arima.model.ARIMA makes use of the statespace framework and is both well tested and maintained. It also offers alternative specialized parameter estimators.

这个错误是因为你使用了一个已经被弃用的 statsmodels.tsa.arima_model.ARIMA 模型，应该使用新的 statsmodels.tsa.arima.model.ARIMA 模型。你需要更新你的代码来使用新的模型。 具体来说，你需要从 statsmodels....

cannot import name 'AutoReg' from 'statsmodels.tsa.ar_model' (c:\ProgramData\Anaconda3\lib\site-packages\statsmodels\tsa\ar_model.py)

这个错误提示表明在导入statsmodels.tsa.api模块中的ARMA时出现了问题。同时，引用中提到，新版本的statsmodels似乎已经弃用了statsmodels.tsa.arima_model。而引用中提到了statsmodels.tsa.arima.model.ARIMA的用户...

Traceback (most recent call last): File "D:\kelly\PycharmProjects\pythonProject8\大作业.py", line 39, in <module> ar = sm.tsa.AR(data[col]) File "D:\python3.10\lib\site-packages\statsmodels\tsa\ar_model.py", line 822, in __init__ raise NotImplementedError( NotImplementedError: AR has been removed from statsmodels and replaced with statsmodels.tsa.ar_model.AutoReg.上述代码出现报错

ar = sm.tsa.AutoReg(data[col], lags=1, trend='c') ar_model = ar.fit(ic='aic') ar_coeffs.append(ar_model.params[1]) # 将AR系数添加到统计信息中 stats.loc['AR'] = ar_coeffs # 打印统计信息 print...

cannot import name 'arch_model' from 'statsmodels.tsa' (C:\Users\lenovo\anaconda3\Lib\site-packages\statsmodels\tsa\__init__.py)

这个错误信息表明在导入statsmodels.tsa.api模块中的ARMA时出现了问题。而根据引用的API文档，新版本已经弃用了statsmodels.tsa.arima_model。因此，你可以尝试使用ARIMA模型来代替ARMA模型。此外，引用中提供了...

ImportError: cannot import name 'SARIMAX' from 'statsmodels.tsa' (C:\ProgramData\anaconda3\lib\site-packages\statsmodels\tsa\__init__.py)

pip install --upgrade statsmodels 2. 检查是否正确安装了 statsmodels：请确保你的 statsmodels 安装正确，没有出现任何错误。你可以尝试重新安装 statsmodels： pip uninstall statsmodels pip ...

ValueError Traceback (most recent call last) <ipython-input-8-3dc87226ee52> in <module>() 1 plt.figure(figsize=[15,7]) ----> 2 sm.tsa.seasonal_decompose(df.value).plot() 3 seasonal_decompose(price_df['price'], model='additive', extrapolate_trend='freq', period=3) 4 5 print("Dickey–Fuller test: p=%f" % sm.tsa.stattools.adfuller(df.value)[1]) F:\anaconda\lib\site-packages\statsmodels\tsa\seasonal.py in seasonal_decompose(x, model, filt, freq, two_sided, extrapolate_trend) 114 115 if not np.all(np.isfinite(x)): --> 116 raise ValueError("This function does not handle missing values") 117 if model.startswith('m'): 118 if np.any(x <= 0): ValueError: This function does not handle missing values

这段代码的错误提示是“这个函数不处理缺失值”，因此你需要检查一下你的数据是否有缺失值。...df.dropna(inplace=True) 在删除缺失值之后，你可以再次运行原来的代码，应该就不会出现错误了。

Traceback (most recent call last): File "D:\桌面\人工智能专业实验\数学竞赛\2023校赛B题\第二问\2.2.py", line 125, in <module> model = ARIMA(grouped_data, order=(1, 4, 3)).fit() File "D:\Edge_download\python\python-version\lib\site-packages\statsmodels\tsa\arima_model.py", line 45, in __init__ super().__init__(*args, **kwargs) File "D:\Edge_download\python\python-version\lib\site-packages\statsmodels\tsa\arima_model.py", line 29, in __init__ raise NotImplementedError(ARIMA_DEPRECATION_ERROR) NotImplementedError: statsmodels.tsa.arima_model.ARMA and statsmodels.tsa.arima_model.ARIMA have been removed in favor of statsmodels.tsa.arima.model.ARIMA (note the . between arima and model) and statsmodels.tsa.SARIMAX. statsmodels.tsa.arima.model.ARIMA makes use of the statespace framework and is both well tested and maintained. It also offers alternative specialized parameter estimators.

这个错误是由于statsmodels库的版本更新导致的，旧版的ARIMA模型已经被弃用，建议更新到最新版本的statsmodels库。可以尝试使用以下代码...from statsmodels.tsa.arima.model import ARIMA 这应该可以解决问题。

输入from statsmodels.tsa.api import ExponentialSmoothing报错ImportError: cannot import name 'Int64Index' from 'pandas' (C:\ProgramData\Anaconda3\lib\site-packages\pandas\__init__.py)

这个错误通常表示你在导入 statsmodels 库中的 ExponentialSmoothing 类时出现问题。请确保你正在使用的 pandas 版本支持 Int64Index 类，并且你已经正确地安装了 pandas 库。你可以尝试更新 pandas 到最新版本，...

rstudio安装TSA

install.packages("文件保存位置\TSA_1.2.1.tar.gz", repos = NULL, type = "source") 请注意，将"文件保存位置"替换为您保存TSA源码包的位置。 5. 执行该命令后，RStudio将开始安装TSA包。请耐心等待安装过程...

D:\Program Files\anaconda3\lib\site-packages\statsmodels\tsa\base\tsa_model.py:7: FutureWarning: pandas.Int64Index is deprecated and will be removed from pandas in a future version. Use pandas.Index with the appropriate dtype instead. from pandas import (to_datetime, Int64Index, DatetimeIndex, Period, D:\Program Files\anaconda3\lib\site-packages\statsmodels\tsa\base\tsa_model.py:7: FutureWarning: pandas.Float64Index is deprecated and will be removed from pandas in a future version. Use pandas.Index with the appropriate dtype instead. from pandas import (to_datetime, Int64Index, DatetimeIndex, Period,

这个警告信息出现在 statsmodels.tsa.base.tsa_model 模块中的 tsa_model.py 文件中的第7行。它在引入一些模块时使用了过时的索引类型。你可以考虑更新你的代码，使用 pandas.Index 来替代这些过时的索引类型，以...

E:\anaconda\lib\site-packages\statsmodels\tsa\base\tsa_model.py:471: ValueWarning: A date index has been provided, but it has no associated frequency information and so will be ignored when e.g. forecasting. self._init_dates(dates, freq) E:\anaconda\lib\site-packages\statsmodels\tsa\base\tsa_model.py:471: ValueWarning: A date index has been provided, but it has no associated frequency information and so will be ignored when e.g. forecasting. self._init_dates(dates, freq) E:\anaconda\lib\site-packages\statsmodels\tsa\base\tsa_model.py:471: ValueWarning: A date index has been provided, but it has no associated frequency information and so will be ignored when e.g. forecasting. self._init_dates(dates, freq)

from statsmodels.tsa.arima_model import ARIMA # 读取数据并设置日期索引 data = pd.read_csv('data.csv', index_col='date', parse_dates=True) # 设置正确的频率信息 data.index.freq = 'D' # 拟合ARIMA模型 ...

Traceback (most recent call last): File "F:\pythonProject2\arima.py", line 12, in <module> model = SARIMAX(data, order=(1, 1, 1), seasonal_order=(1, 1, 1, 12)) File "F:\Users\anaconda3\lib\site-packages\statsmodels\tsa\statespace\sarimax.py", line 328, in __init__ self._spec = SARIMAXSpecification( File "F:\Users\anaconda3\lib\site-packages\statsmodels\tsa\arima\specification.py", line 446, in __init__ self._model = TimeSeriesModel(endog, exog=exog, dates=dates, freq=freq, File "F:\Users\anaconda3\lib\site-packages\statsmodels\tsa\base\tsa_model.py", line 411, in __init__ super(TimeSeriesModel, self).__init__(endog, exog, missing=missing, File "F:\Users\anaconda3\lib\site-packages\statsmodels\base\model.py", line 237, in __init__ super(LikelihoodModel, self).__init__(endog, exog, **kwargs) File "F:\Users\anaconda3\lib\site-packages\statsmodels\base\model.py", line 77, in __init__ self.data = self._handle_data(endog, exog, missing, hasconst, File "F:\Users\anaconda3\lib\site-packages\statsmodels\base\model.py", line 101, in _handle_data data = handle_data(endog, exog, missing, hasconst, **kwargs) File "F:\Users\anaconda3\lib\site-packages\statsmodels\base\data.py", line 672, in handle_data return klass(endog, exog=exog, missing=missing, hasconst=hasconst, File "F:\Users\anaconda3\lib\site-packages\statsmodels\base\data.py", line 83, in __init__ self.endog, self.exog = self._convert_endog_exog(endog, exog) File "F:\Users\anaconda3\lib\site-packages\statsmodels\base\data.py", line 508, in _convert_endog_exog raise ValueError("Pandas data cast to numpy dtype of object. " ValueError: Pandas data cast to numpy dtype of object. Check input data with np.asarray(data).

from statsmodels.tsa.statespace.sarimax import SARIMAX # 读取数据 data = pd.read_csv('your_data.csv') # 转换数据类型为 float data = np.asarray(data['column_name'], dtype=np.float32) # 拟合 SARIMAX ...

import numpy as np import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt import yfinance as yf import seaborn as sns; sns.set(style="whitegrid") import statsmodels import statsmodels.api as sm import pandas_datareader as pdr from datetime import datetime from statsmodels.tsa.stattools import coint, adfuller以上代码报错cannot import name 'Int64Index' from 'pandas' (D:\anaconda\lib\site-packages\pandas_init_.py

pip install --upgrade pandas 如果仍然无法解决问题，可以尝试卸载 pandas，然后重新安装最新版本： pip uninstall pandas pip install pandas 另外，你的代码中没有明确指定使用 Int64Index，可能...

Warning (from warnings module): File "C:\Users\86186\AppData\Local\Programs\Python\Python38\lib\site-packages\statsmodels\tsa\base\tsa_model.py", line 471 self._init_dates(dates, freq) ValueWarning: A date index has been provided, but it has no associated frequency information and so will be ignored when e.g. forecasting.

from statsmodels.tsa.api import ExponentialSmoothing # 读取数据并设置时间索引 data = pd.read_csv('data.csv') data['time'] = pd.to_datetime(data['time'], format='%Y-%m') data['xiaoliang'] = data['...

E:\anaconda\lib\site-packages\statsmodels\tsa\base\tsa_model.py:834: ValueWarning: No supported index is available. Prediction results will be given with an integer index beginning at start. return get_prediction_index( E:\anaconda\lib\site-packages\arch\__future__\_utility.py:11: FutureWarning: The default for reindex is True. After September 2021 this will change to False. Set reindex to True or False to silence this message. Alternatively, you can use the import comment from arch.__future__ import reindexing to globally set reindex to True and silence this warning. warnings.warn(

这个警告是由于在使用时间序列模型进行预测时，模型没有找到适当的索引。默认情况下，预测结果将使用从“start”开始的整数索引。这通常是因为你没有正确地设置时间序列的索引。建议你检查一下你的代码，确保时间...

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