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 # ---------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 = data.set_index('time') diff_data = data.diff().dropna() plot_acf(diff_data) plot_pacf(diff_data) print(data)哪里有错
时间: 2024-01-23 18:02:04 浏览: 87
在这段代码中,有几个潜在的问题:
1. 在导入模块的时候,应该每个模块占一行,不能用逗号隔开。
2. 在导入模块之后,应该先连接数据库才能进行后续的操作。
3. 在执行 SQL 查询时,可能需要设置游标的返回模式为字典类型,以便更好地获取查询结果。
4. 在进行数据处理之前,应该先将时间索引转换为 pandas 中的 Datetime 类型。
5. 在使用 ARIMA 模型进行时间序列分析时,需要先确定模型的参数(p、d、q),并进行训练和预测。
以下是修改后的代码,可以作为参考:
```python
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
# 导入模块
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 = 1
d = 1
q = 1
model = 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()
```
这里仅仅是提供了一个基本的框架,具体的业务逻辑需要根据实际情况进行修改。
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