> future <- make_future_dataframe(m,periods=1) Error in make_future_dataframe(m, periods = 1) : Model must be fit before this can be used.

这个错误是因为在使用 `make_future_dataframe()` 函数之前，需要先对时间序列模型进行拟合（fit）。

在使用 `prophet` 包建立时间序列模型时，需要先使用 `prophet()` 函数创建一个 `Prophet` 对象，然后使用 `fit()` 函数对数据进行拟合。在拟合完成后，就可以使用 `make_future_dataframe()` 函数生成新的时间戳数据。

以下是一个简单的例子：

library(prophet)

# 创建时间序列模型
m <- prophet(my_data)

# 拟合数据
m <- fit(m, my_data)

# 生成未来时间戳数据
future <- make_future_dataframe(m, periods = 1)

在这个例子中，我们首先使用 `prophet()` 函数创建一个 `Prophet` 对象 `m`，然后使用 `fit()` 函数对数据进行拟合。最后，我们使用 `make_future_dataframe()` 函数生成一个包含一个未来时间戳的数据框 `future`。

确保在使用 `make_future_dataframe()` 函数之前，先对时间序列模型进行拟合，就可以避免这个错误。

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import pandas as pd from fbprophet import Prophet # 读取csv文件 df = pd.read_csv('C:\Users\ASUS\Desktop\扬州道路旅客运输企业严重\宝应县汽车运输总公司(扬321023000100).csv') # 将时间列重命名为ds，目标变量列重命名为y df = df.rename(columns={'DATE': 'ds', 'F4': 'y'}) # 将时间列转换为日期格式 df['ds'] = pd.to_datetime(df['ds']) # 创建Prophet模型 m = Prophet() # 拟合模型 m.fit(df) # 构建预测时间序列 future = m.make_future_dataframe(periods=365) # 进行预测 forecast = m.predict(future) # 绘制结果图 m.plot(forecast)检查这段代码并修改

这段代码的主要作用是使用 Facebook Prophet 库对时间序列数据进行预测，并绘制预测结果图。在读取 CSV 文件时，路径中的反斜杠需要转义，可以使用双斜杠或原始字符串进行处理。下面是修改后的代码：

import pandas as pd
from fbprophet import Prophet

# 读取csv文件
df = pd.read_csv(r'C:\Users\ASUS\Desktop\扬州道路旅客运输企业严重\宝应县汽车运输总公司(扬321023000100).csv')

# 将时间列重命名为ds，目标变量列重命名为y
df = df.rename(columns={'DATE': 'ds', 'F4': 'y'})

# 将时间列转换为日期格式
df['ds'] = pd.to_datetime(df['ds'])

# 创建Prophet模型
m = Prophet()

# 拟合模型
m.fit(df)

# 构建预测时间序列
future = m.make_future_dataframe(periods=365)

# 进行预测
forecast = m.predict(future)

# 绘制结果图
fig = m.plot(forecast)

需要注意的是，代码中使用了 `r` 修饰符来创建一个原始字符串，这样就不需要对路径中的反斜杠进行转义了。此外，为了方便后续处理，建议将绘制结果图的语句赋值给一个变量，如 `fig = m.plot(forecast)`。

import pandas as pd df=pd.read_csv('C:/Users/86147/OneDrive/文档/数据.csv') df['DATA_TIME']=pd.to_datetime(df['DATA_TIME']) df.set_index('DATA_TIME',inplace=True) df_daily=df.resample('D').apply(list) hour_date=pd.DataFrame() for day in df_daily.index: date_range=pd.date_range(day,periods=24,freq='H') daily_df=pd.DataFrame(df_daily.loc[day]['NVL(A.TEMP,0)']).set_index(date_range) hour_date=pd.concat([hour_date,daily_df]) print(hour_date)这串代码为什么会报错：键值不匹配

这段代码可能会出现“键值不匹配”的错误，是因为在执行`hour_date=pd.concat([hour_date,daily_df])`时，`hour_date`和`daily_df`的列名不匹配。可以尝试在`daily_df`的列名上添加一个前缀，以与`hour_date`的列名匹配，例如：

daily_df=pd.DataFrame(df_daily.loc[day]['NVL(A.TEMP,0)'], columns=['TEMP']).set_index(date_range)

这样可以将`daily_df`的列名改为`TEMP`，与`hour_date`中的列名匹配。