import pandas as pd from pyecharts import options as opts from pyecharts.charts import Line # 读取Excel文件 data = pd.read_excel('6004020918.xlsx') # 提取数据 week = data['week'] need = data['need'] # 定义单步指数平滑函数 def single_exponential_smoothing(series, alpha, n_preds): result = [series[0]] for i in range(1, len(series) + n_preds): if i >= len(series): # 预测新值 m = i - len(series) + 1 result.append(alpha * result[-1] + (1 - alpha) * (result[-1] - result[-2])) else: # 更新指数平滑值 result.append(alpha * series[i] + (1 - alpha) * result[i - 1]) return result # 设置单步指数平滑法参数 alpha = 0.5 n_preds = 177 # 预测的值数量 # 进行单步指数平滑预测 predictions = single_exponential_smoothing(need, alpha, n_preds) # 创建折线图对象 line = Line() line.set_global_opts( title_opts=opts.TitleOpts(title='时间序列预测分析'), legend_opts=opts.LegendOpts(pos_top='5%'), tooltip_opts=opts.TooltipOpts(trigger="axis", axis_pointer_type="cross") ) # 添加预测值数据 line.add_xaxis(week) line.add_yaxis('预测值', predictions, is_smooth=True, label_opts=opts.LabelOpts(is_show=False)) # 添加实际值数据 line.add_yaxis('实际值', need, is_smooth=True, label_opts=opts.LabelOpts(is_show=False)) # 生成HTML文件 line.render('time_series_forecast_2.html')将这个预测改为三步指数平滑法预测,其他不变

时间: 2024-04-17 17:26:02 浏览: 237
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详解pandas库pd.read_excel操作读取excel文件参数整理与实例

好的,你希望将单步指数平滑法预测改为三步指数平滑法预测。下面是修改后的代码: ```python import pandas as pd from pyecharts import options as opts from pyecharts.charts import Line # 读取Excel文件 data = pd.read_excel('6004020918.xlsx') # 提取数据 week = data['week'] need = data['need'] # 定义三步指数平滑函数 def triple_exponential_smoothing(series, alpha, beta, gamma, n_preds): result = [series[0]] for i in range(1, len(series) + n_preds): if i >= len(series): # 预测新值 m = i - len(series) + 1 result.append((result[-1] + m * result[-3]) / (m + 1)) else: # 更新指数平滑值 result.append(alpha * series[i] + (1 - alpha) * (result[i - 1] + result[i - 2]) / 2) return result # 设置三步指数平滑法参数 alpha = 0.5 beta = 0.3 gamma = 0.2 n_preds = 177 # 预测的值数量 # 进行三步指数平滑预测 predictions = triple_exponential_smoothing(need, alpha, beta, gamma, n_preds) # 创建折线图对象 line = Line() line.set_global_opts( title_opts=opts.TitleOpts(title='时间序列预测分析'), legend_opts=opts.LegendOpts(pos_top='5%'), tooltip_opts=opts.TooltipOpts(trigger="axis", axis_pointer_type="cross") ) # 添加预测值数据 line.add_xaxis(week) line.add_yaxis('预测值', predictions, is_smooth=True, label_opts=opts.LabelOpts(is_show=False)) # 添加实际值数据 line.add_yaxis('实际值', need, is_smooth=True, label_opts=opts.LabelOpts(is_show=False)) # 生成HTML文件 line.render('time_series_forecast_3.html') ``` 这样,预测将使用三步指数平滑法进行。希望这次修改符合你的要求。如果还有其他问题,请随时告诉我。
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import pandas as pd from pyecharts import options as opts from pyecharts.charts import Boxplot, Line, Grid # 读取数据 df = pd.read_excel('200马力拖拉机明细.xlsx') # 创建DataFrame df = pd.DataFrame({ 'FactoryName': df['FactoryName'], 'JiJXH': df['JiJXH'], 'sale': df['sale'] }) # 将FactoryName和JiJXH合并为一列 df['FactoryName-JiJXH'] = df['FactoryName'] + '-' + df['JiJXH'].astype(str) # 对FactoryName-JiJXH进行分组 grouped = df.groupby('FactoryName-JiJXH') # 绘制箱线图 box = Boxplot() box_data = [] for name, group in grouped: box_data.append([round(i, 2) for i in group['sale'].tolist()]) box.add_xaxis([name]) box.add_yaxis('', box.prepare_data(box_data), tooltip_opts=opts.TooltipOpts(trigger='axis', axis_pointer_type='cross')) box.set_global_opts( title_opts=opts.TitleOpts(title='Sale Boxplot', subtitle=''), xaxis_opts=opts.AxisOpts( axislabel_opts=opts.LabelOpts(interval=0, formatter='{value|换行}'.replace('换行', '\n')) ) ) box.set_series_opts(label_opts=opts.LabelOpts(is_show=False)) # 绘制折线图 line = Line() for name, group in grouped: line.add_xaxis([name]) line.add_yaxis('Median', [round(group['sale'].median(), 2)], label_opts=opts.LabelOpts(is_show=False)) line.set_global_opts( title_opts=opts.TitleOpts(title='Sale Median Line', subtitle=''), xaxis_opts=opts.AxisOpts( axislabel_opts=opts.LabelOpts(interval=0, formatter='{value|换行}'.replace('换行', '\n')) ) ) # 合并图表 grid = Grid( init_opts=opts.InitOpts( width='1400px', height='800px', page_title='Boxplot and Median Line', theme='white' ) ) grid.add(box, grid_opts=opts.GridOpts(pos_left='10%', pos_right='10%')) grid.add(line, grid_opts=opts.GridOpts(pos_left='10%', pos_right='10%')) grid.render('boxplot_and_line.html') 提示list index out of range

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import pandas as pd from pyecharts import options as opts from pyecharts.charts import Line 读取Excel文件 data = pd.read_excel('6004020918.xlsx') 提取数据 week = data['week'] need = data 定义三步指数平滑函数 def triple_exponential_smoothing(series, alpha, beta, gamma, n_preds): result = [series[0]] season_length = len(series) // n_preds # 初始化水平、趋势和季节性指数 level, trend, season = series[0], series[1] - series[0], sum(series[:season_length]) / season_length for i in range(1, len(series) + n_preds): if i >= len(series): # 预测新值 m = i - len(series) + 1 result.append(level + m * trend + season) else: # 更新水平、趋势和季节性指数 value = series[i] last_level, level = level, alpha * (value - season) + (1 - alpha) * (level + trend) trend = beta * (level - last_level) + (1 - beta) * trend season = gamma * (value - level) + (1 - gamma) * season result.append(level + trend + season) return result 设置三步指数平滑法参数 alpha = 0.2 beta = 0.3 gamma = 0.4 n_preds = 77 # 预测的值数量 进行三步指数平滑预测 predictions = triple_exponential_smoothing(need[:100], alpha, beta, gamma, n_preds) 创建折线图对象 line = Line() line.set_global_opts( title_opts=opts.TitleOpts(title='时间序列预测分析'), legend_opts=opts.LegendOpts(pos_top='5%'), tooltip_opts=opts.TooltipOpts(trigger="axis", axis_pointer_type="cross") ) 添加预测值数据 line.add_xaxis(week[100:177]) line.add_yaxis('预测值', predictions, is_smooth=True, label_opts=opts.LabelOpts(is_show=False)) 添加实际值数据 line.add_yaxis('实际值', need[100:177], is_smooth=True, label_opts=opts.LabelOpts(is_show=False)) 生成HTML文件 line.render('time_series_forecast.html')我希望在图中显示的实际值从数据的初始开始,一直绘制到177周,同样,预测的也要从第一周开始预测,预测出第一周到第177周的结果并在图中呈现,如果三步指数平滑法的代码不对你可以进行修改,但是要是三步指数平滑法,把修改好的代码给我

修改以下代码,使其能正常运行: import pandas as pd from statsmodels.tsa.arima.model import ARIMA from pyecharts.charts import Line from pyecharts import options as opts # 读取数据 data1 = pd.read_csv('weather.csv') data2 = pd.read_csv('weatherw.csv') # 将数据合并 data = pd.concat([data1, data2], ignore_index=True) # 将日期转换为时间戳 data['日期'] = pd.to_datetime(data['日期']) # 将数据按日期排序 data = data.sort_values(by='日期') # 将最高气温和最低气温数据转换为列表 high = data['最高气温'].tolist() low = data['最低气温'].tolist() # 建立ARIMA模型,预测2023年每一天的最高气温和最低气温 model_high = ARIMA(high, order=(1, 1, 1)).fit() model_low = ARIMA(low, order=(1, 1, 1)).fit() predict_high = model_high.predict(start=len(high), end=len(high) + 364, typ='levels') predict_low = model_low.predict(start=len(low), end=len(low) + 364, typ='levels') # 将预测结果转换为DataFrame格式 predict = pd.DataFrame({ '日期': pd.date_range(start='2023-01-01', end='2023-12-31'), '最高气温': predict_high, '最低气温': predict_low }) # 将预测结果保存到文件中 predict.to_csv('predict.csv', index=False) # 绘制折线图 line = Line() line.add_xaxis(predict['日期'].dt.strftime('%Y-%m-%d').tolist()) line.add_yaxis('最高气温', predict['最高气温'].tolist()) line.add_yaxis('最低气温', predict['最低气温'].tolist()) line.set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title='2023年气温预测折线图')) line.render('predict.html') 报错:FutureWarning: Unknown keyword arguments: dict_keys(['typ']).Passing unknown keyword arguments will raise a TypeError beginning in version 0.15. warnings.warn(msg, FutureWarning)

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