我有个自变量为时间，因变量为销量的数据表，请帮我写一段时间序列预测的Python代码，要求读取Excel表格中的数据并预测100年后的数据

好的，下面是使用 Python 进行时间序列预测的代码。请确保已经安装了 Pandas 和 Statsmodels 库：

import pandas as pd
import statsmodels.api as sm

# 读取 Excel 表格中的数据
df = pd.read_excel('data.xlsx')

# 设置时间为索引
df.set_index('时间', inplace=True)

# 构建时间序列模型
model = sm.tsa.SARIMAX(df['销量'], order=(1, 1, 1))

# 训练模型
result = model.fit()

# 预测 100 年后的数据
future_timestamps = pd.date_range(start='2023-02-12', periods=100*365, freq='D')
future_predictions = result.predict(start=future_timestamps[0], end=future_timestamps[-1])

# 输出预测数据
print(future_predictions)

请注意，由于数据的性质不同，预测的准确性可能会有所变化，因此请根据实际情况调整参数以获得最佳预测结果。