data = pd.read_csv(r'C:/Users/Ljimmy/Desktop/yyqc/peijian/销量数据副本3.csv', index_col=0, parse_dates=True) data.index = pd.to_datetime(data.index, unit='s') data = data.dropna() # 绘制原始时间序列图 plt.plot(data) plt.title('Original Time Series') plt.show() # 对时间序列进行平稳化处理 predictions_diff = pd.Series(data.fittedvalues, copy=True) predictions_diff_cumsum = predictions_diff.cumsum() predictions = pd.Series(data['y'].iloc[0], index=data.index) predictions = predictions.add(predictions_diff_cumsum, fill_value=0) # 绘制平稳化后的时间序列图 plt.plot(predictions) plt.title('Stabilized Time Series') plt.show(),如何修改成功运行AttributeError: 'DataFrame' object has no attribute 'fittedvalues'

根据提示信息，这段代码出错的原因是 DataFrame 对象没有属性 'fittedvalues'。这可能是因为在对时间序列进行平稳化处理时，使用了某个模型对数据进行了拟合，但是没有将拟合后的结果保存在 DataFrame 对象中。因此，需要检查代码中是否存在这样的语句：

model = SomeModel()
result = model.fit(data)

如果存在这样的语句，就需要将拟合后的结果保存在 DataFrame 对象中，例如：

model = SomeModel()
result = model.fit(data)
data['fittedvalues'] = result.fittedvalues

然后再运行原来的平稳化代码即可。如果以上方法无法解决问题，你可以提供更多的代码和错误信息，以便更好地定位问题。

相关问题

import numpy as np import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler from keras.models import Sequential from keras.layers import Dense, LSTM from sklearn.metrics import r2_score,median_absolute_error,mean_absolute_error # 读取数据 data = pd.read_csv(r'C:/Users/Ljimmy/Desktop/yyqc/peijian/销量数据rnn.csv') # 取出特征参数 X = data.iloc[:,2:].values # 数据归一化 scaler = MinMaxScaler(feature_range=(0, 1)) X[:, 0] = scaler.fit_transform(X[:, 0].reshape(-1, 1)).flatten() #X = scaler.fit_transform(X) #scaler.fit(X) #X = scaler.transform(X) # 划分训练集和测试集 train_size = int(len(X) * 0.8) test_size = len(X) - train_size train, test = X[0:train_size, :], X[train_size:len(X), :] # 转换为监督学习问题 def create_dataset(dataset, look_back=1): X, Y = [], [] for i in range(len(dataset) - look_back - 1): a = dataset[i:(i + look_back), :] X.append(a) Y.append(dataset[i + look_back, 0]) return np.array(X), np.array(Y) look_back = 12 X_train, Y_train = create_dataset(train, look_back) #Y_train = train[:, 2:] # 取第三列及以后的数据 X_test, Y_test = create_dataset(test, look_back) #Y_test = test[:, 2:] # 取第三列及以后的数据 # 转换为3D张量 X_train = np.reshape(X_train, (X_train.shape[0], X_train.shape[1], 1)) X_test = np.reshape(X_test, (X_test.shape[0], X_test.shape[1], 1)) # 构建LSTM模型 model = Sequential() model.add(LSTM(units=50, return_sequences=True, input_shape=(X_train.shape[1], 1))) model.add(LSTM(units=50)) model.add(Dense(units=1)) model.compile(loss='mean_squared_error', optimizer='adam') model.fit(X_train, Y_train, epochs=5, batch_size=32) #model.fit(X_train, Y_train.reshape(Y_train.shape[0], 1), epochs=10, batch_size=32) # 预测下一个月的销量 last_month_sales = data.tail(12).iloc[:,2:].values #last_month_sales = data.tail(1)[:,2:].values last_month_sales = scaler.transform(last_month_sales) last_month_sales = np.reshape(last_month_sales, (1, look_back, 1)) next_month_sales = model.predict(last_month_sales) next_month_sales = scaler.inverse_transform(next_month_sales) print('Next month sales: %.0f' % next_month_sales[0][0]) # 计算RMSE误差 rmse = np.sqrt(np.mean((next_month_sales - last_month_sales) ** 2)) print('Test RMSE: %.3f' % rmse)IndexError Traceback (most recent call last) Cell In[1], line 36 33 X_test, Y_test = create_dataset(test, look_back) 34 #Y_test = test[:, 2:] # 取第三列及以后的数据 35 # 转换为3D张量 ---> 36 X_train = np.reshape(X_train, (X_train.shape[0], X_train.shape[1], 1)) 37 X_test = np.reshape(X_test, (X_test.shape[0], X_test.shape[1], 1)) 38 # 构建LSTM模型 IndexError: tuple index out of range代码修改

在创建数据集时，您只考虑了输入特征，而没有包括输出特征。因此，当您尝试将训练数据转换为3D张量时，出现了一个索引错误。您需要修改以下两行代码：

X_train, Y_train = create_dataset(train, look_back)
X_test, Y_test = create_dataset(test, look_back)

为：

X_train, Y_train = create_dataset(train, look_back)
X_test, Y_test = create_dataset(test, look_back)
Y_train = Y_train.reshape(Y_train.shape[0], 1)
Y_test = Y_test.reshape(Y_test.shape[0], 1)

这将确保输出特征也包含在数据集中，并且在转换为3D张量时不会出现索引错误。

data = pd.read_csv(r'C:/Users/Ljimmy/Desktop/yyqc/peijian/销量数据副本3.csv', index_col=0, parse_dates=True) data.index = pd.to_datetime(data.index, unit='s') data = data.dropna() # 绘制原始时间序列图 plt.plot(data) plt.title('Original Time Series') plt.show()，增加代码，输出平滑后的效果图

在对时间序列进行平稳化处理后，可以使用以下代码输出平滑后的效果图：

# 对时间序列进行平稳化处理
predictions_diff = pd.Series(data['y'].values - data['y'].shift(1).values, index=data.index).dropna()
predictions_diff_cumsum = predictions_diff.cumsum()
predictions = pd.Series(data['y'].iloc[0], index=data.index)
predictions = predictions.add(predictions_diff_cumsum, fill_value=0)

# 绘制平滑后的时间序列图
plt.plot(predictions)
plt.title('Smoothed Time Series')
plt.show()

这段代码使用了差分的方法对时间序列进行平稳化处理，然后对平稳化后的时间序列进行绘图。注意，这里使用了 `data['y']` 来获取时间序列中的数值，因此需要确保数据集中存在名为 'y' 的列。