Traceback (most recent call last): File "F:\pythonproject\ARIMA-GRACH\3.py", line 9, in <module> data.index.freq = 'D' # 设置时间频率为天 File "E:\anaconda\lib\site-packages\pandas\core\indexes\extension.py", line 78, in fset setattr(self._data, name, value) File "E:\anaconda\lib\site-packages\pandas\core\arrays\datetimelike.py", line 891, in freq self._validate_frequency(self, value) File "E:\anaconda\lib\site-packages\pandas\core\arrays\datetimelike.py", line 973, in _validate_frequency raise ValueError( ValueError: Inferred frequency None from passed values does not conform to passed frequency D
时间: 2023-06-30 22:04:39 浏览: 62
这个错误提示是因为在设置时间频率为天时,数据的时间序列信息不完整或者有误导致的。建议检查一下数据的时间序列格式是否正确,并且是否包含缺失值。如果有缺失值,可以考虑使用填充方法填充缺失值。另外,你可以使用pandas中的to_datetime方法将时间序列转换为datetime格式,然后再设置时间频率。代码示例:
``` python
import pandas as pd
# 将时间序列转换为datetime格式
data['date'] = pd.to_datetime(data['date'])
# 设置时间频率为天
data = data.set_index('date')
data.index.freq = 'D'
```
这样就可以设置时间频率为天并且避免了上述错误。