import pymysql import time,os import re import requests import urllib from datetime import datetime from statsmodels.graphics.tsaplots import plot_acf, plot_pacf # ---------连接-------------- connect = pymysql.connect(host='localhost', # 本地数据库 user='root', password='123456', port=3306, charset='utf8') #服务器名,账户,密码，数据库名称 cur = connect.cursor() print(cur) # 读取数据 try: select_sqli = "SELECT time,xiaoliang FROM sheji.sale where chexing='海豚';" cur.execute(select_sqli) data = pd.DataFrame(cur.fetchall(), columns=['time', 'xiaoliang']) except Exception as e: print("读取数据失败:", e) else: print("读取数据成功") # 转换时间格式 data['time'] = pd.to_datetime(data['time'], format='%Y-%m') data['xiaoliang'] = data['xiaoliang'].astype(int) data = data.set_index('time') diff_data = data.diff().dropna() plot_acf(diff_data) plot_pacf(diff_data)报错Warning (from warnings module): File "C:\Users\86186\AppData\Local\Programs\Python\Python38\lib\site-packages\statsmodels\graphics\tsaplots.py", line 348 warnings.warn( FutureWarning: The default method 'yw' can produce PACF values outside of the [-1,1] interval. After 0.13, the default will change tounadjusted Yule-Walker ('ywm'). You can use this method now by setting method='ywm'. Traceback (most recent call last): File "C:/Users/86186/Desktop/arima.py", line 39, in <module> plot_pacf(diff_data) File "C:\Users\86186\AppData\Local\Programs\Python\Python38\lib\site-packages\statsmodels\graphics\tsaplots.py", line 363, in plot_pacf acf_x, confint = pacf(x, nlags=nlags, alpha=alpha, method=method) File "C:\Users\86186\AppData\Local\Programs\Python\Python38\lib\site-packages\statsmodels\tsa\stattools.py", line 996, in pacf raise ValueError( ValueError: Can only compute partial correlations for lags up to 50% of the sample size. The requested nlags 14 must be < 10.

这个错误提示表明，你在使用 `plot_pacf()` 函数计算偏自相关系数时，设置了超过样本量50%的滞后阶数，而且滞后阶数不能超过样本量的10%。

这个问题可以通过减少滞后阶数来解决。你可以将滞后阶数设置为样本量的10%以下，如nlags=5或者nlags=8。如果你需要计算更多的滞后阶数，需要增加样本量。

另外，需要注意的是，计算偏自相关系数时需要先计算出自相关系数。如果你的自相关系数较小，那么计算偏自相关系数时可能会出现这个问题。可以通过增加样本量或者改变数据的时间分布来解决这个问题。

此外，你还可以通过设置 `method='ywm'` 来使用未经调整的 Yule-Walker 方法来计算偏自相关系数。这个方法在未来的版本中将成为默认方法。可以这样修改代码：

plot_pacf(diff_data, method='ywm')

这样可以避免出现上述错误提示。

相关问题

import pandas as pd import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from statsmodels.tsa.arima_model import ARIMA from sklearn.metrics import mean_squared_error import pymysql import time,os import re import requests import urllib from datetime import datetime from statsmodels.graphics.tsaplots import plot_acf, plot_pacf from statsmodels.tsa.api import Holt from statsmodels.tsa.api import ExponentialSmoothing from pmdarima.arima import auto_arima #from statsmodels.tsa.stattools import pcorrelogram# 设置maxlag参数为5 # ---------连接-------------- connect = pymysql.connect(host='localhost', # 本地数据库 user='root', password='123456', port=3306, charset='utf8') #服务器名,账户,密码，数据库名称 cur = connect.cursor() print(cur) try: select_sqli = "SELECT time FROM sheji.sale;" cur.execute(select_sqli) data = pd.DataFrame(cur.fetchall(), columns=['time']) except Exception as e: print("读取数据失败:", e) else: print("读取数据成功") data['time'] = pd.to_datetime(data['time'], format='%Y-%m') data = data.sort_index() print(data[len(data)-1])哪里有问题

这段代码的问题在于最后一行的 `print(data[len(data)-1])`。这里使用了 DataFrame 的行索引来获取数据，但是 DataFrame 的行索引并不是连续的数字，而是由时间序列数据组成的 DatetimeIndex。因此，使用 `len(data)-1` 来获取最后一行的数据会导致 KeyError 错误。

如果想要获取 DataFrame 中的最后一行数据，可以使用以下两种方法：

1. 使用 `iloc` 属性，使用整数索引获取最后一行数据：

print(data.iloc[-1])

2. 使用 `tail` 方法，获取 DataFrame 的最后一行数据：

print(data.tail(1))

以上两种方法都可以获取 DataFrame 的最后一行数据，使用哪种方法取决于个人喜好。但是都比使用行索引更加安全和可靠。

import pandas as pdimport numpy as npimport matplotlib.pyplot as pltfrom statsmodels.tsa.arima_model import ARIMAfrom sklearn.metrics import mean_squared_errorimport pymysqlimport time, osimport reimport requestsimport urllibfrom datetime import datetimefrom statsmodels.graphics.tsaplots import plot_acf, plot_pacf# 导入模块import pandas as pdimport numpy as npimport matplotlib.pyplot as pltfrom statsmodels.tsa.arima_model import ARIMAfrom sklearn.metrics import mean_squared_errorimport pymysqlfrom datetime import datetimefrom statsmodels.graphics.tsaplots import plot_acf, plot_pacf# 连接数据库connect = pymysql.connect(host='localhost', # 本地数据库 user='root', password='123456', port=3306, charset='utf8', database='sheji') # 数据库名称cur = connect.cursor()# 读取数据try: select_sqli = "SELECT time,xiaoliang FROM sale where chexing='海豚';" cur.execute(select_sqli) data = pd.DataFrame(cur.fetchall(), columns=['time', 'xiaoliang'])except Exception as e: print("读取数据失败:", e)else: print("读取数据成功")# 转换时间格式data['time'] = pd.to_datetime(data['time'], format='%Y-%m')data = data.set_index('time')diff_data = data.diff().dropna()# 绘制自相关图和偏自相关图plot_acf(diff_data)plot_pacf(diff_data)# 确定 ARIMA 模型的参数p = 1d = 1q = 1model = ARIMA(data, order=(p, d, q))model_fit = model.fit(disp=0)# 预测销量y_pred = model_fit.predict(len(data), len(data) + 11, typ='levels')# 绘制预测结果plt.plot(data)plt.plot(y_pred, color='red')plt.show()# 关闭数据库连接cur.close()connect.close()请将这段代码改为移动平均模型

下面是将上述代码改为移动平均模型的示例：

import pandas as pd
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from statsmodels.tsa.arima_model import ARIMA
from sklearn.metrics import mean_squared_error
import pymysql
from datetime import datetime
from statsmodels.graphics.tsaplots import plot_acf, plot_pacf

# 连接数据库
connect = pymysql.connect(host='localhost',  # 本地数据库
                          user='root',
                          password='123456',
                          port=3306,
                          charset='utf8',
                          database='sheji')

# 数据库查询语句
select_sql = "SELECT time, xiaoliang FROM sale WHERE chexing='海豚';"

# 读取数据
try:
    data = pd.read_sql(select_sql, connect, index_col='time', parse_dates=True)
except Exception as e:
    print("读取数据失败：", e)
else:
    print("读取数据成功")

# 移动平均模型
window_size = 3
data_ma = data.rolling(window_size).mean()
data_ma.dropna(inplace=True)

# 绘制自相关图和偏自相关图
plot_acf(data_ma)
plot_pacf(data_ma)

# 选择移动平均模型的滞后阶数
q = 1

# 构建移动平均模型并拟合数据
model = ARIMA(data_ma, order=(0, 0, q))
model_fit = model.fit(disp=False)

# 预测销量并绘图
y_pred = model_fit.predict(len(data_ma), len(data_ma) + 11, typ='levels')
plt.plot(data_ma, label='Original Data')
plt.plot(y_pred, color='red', label='Predicted Data')
plt.legend()
plt.show()

# 关闭数据库连接
connect.close()

以上代码通过 rolling() 函数进行滑动窗口处理，计算移动平均值，并选择滞后阶数，然后构建移动平均模型，拟合数据，并进行预测和绘图。需要注意的是，移动平均模型需要对数据进行平稳化处理，否则预测结果可能会出现误差。