做一些假数据，用epttoolbox进行模型未来两天的电价预测，我需要python过程

在Python中，你可以使用`EPTToolbox`（电力价格预测工具包）结合生成的假数据进行未来两天电价预测。以下是一个简化的步骤说明：

**步骤1：安装所需库**
确保已经安装了必要的库，如果没有，可以使用pip安装：

pip install epttoolbox pandas numpy

**步骤2：生成假数据**
使用`numpy`生成假的电价数据：

import numpy as np
import datetime
from datetime import timedelta

# 假设每天有24小时的数据
n_hours = 24
start_date = datetime.date.today()
fake_prices = np.random.rand(n_hours, 2)  # 创建随机电价数组，这里只考虑两个连续天数

# 将日期添加到价格矩阵
dates = [start_date + timedelta(hours=i) for i in range(n_hours)]
price_df = pd.DataFrame(data=fake_prices, index=dates, columns=['Price_1', 'Price_2'])  # 假设有两个时间序列

**步骤3：数据预处理**
使用`pandas`处理数据，通常可能还需要填充缺失值、标准化或归一化数据：

price_df = price_df.fillna(price_df.mean())  # 填充缺失值
price_df = (price_df - price_df.min()) / (price_df.max() - price_df.min())  # 归一化数据

**步骤4：加载EPTToolbox并建立模型**
使用`EPTToolbox`中的函数建立预测模型，这里假设它支持ARIMA模型：

from epttoolbox.models.arima import EPTARIMA

model = EPTARIMA()
model.fit(price_df.values)  # 使用训练数据拟合模型

**步骤5：未来两天的预测**

forecast_dates = start_date + timedelta(days=2), start_date + timedelta(days=3)
future_prices = model.forecast(steps=len(forecast_dates))  # 预测未来的电价

# 结果转换回DataFrame
forecast_df = pd.DataFrame(data=future_prices, index=forecast_dates, columns=['Price_1', 'Price_2'])

**步骤6：可视化结果**

import matplotlib.pyplot as plt

plt.figure(figsize=(10, 6))
price_df.plot()
forecast_df.plot(style='--')
plt.legend(['Actual', 'Forecast'], loc='upper left')
plt.title('Future Electricity Prices Prediction')
plt.show()