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)
时间: 2023-12-12 13:04:08 浏览: 36
将以下两行代码:
```
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')
```
修改为:
```
predict_high = model_high.predict(start=len(high), end=len(high) + 364)
predict_low = model_low.predict(start=len(low), end=len(low) + 364)
```
即可正常运行,因为ARIMA模型的predict方法不再接受typ参数,所以需要将其删除。
相关问题
import pandas as pd from statsmodels.tsa.arima.model import ARIMA
这段代码存在语法错误,应该将两行代码分别写成:
```
import pandas as pd
from statsmodels.tsa.arima.model import ARIMA
```
第一行导入 pandas 库,第二行从 statsmodels.tsa.arima.model 中导入 ARIMA 模型。这样就可以在代码中使用 ARIMA 模型进行时间序列分析了。
import pandas as pd from statsmodels.tsa.arima.model import ARIMA在什么软件上运行
这段代码可以在任何支持 Python 语言的集成开发环境(IDE)或文本编辑器中运行,例如 PyCharm、Jupyter Notebook、Spyder、Visual Studio Code 等等。需要安装相关的 Python 包和依赖项,例如 pandas 和 statsmodels。建议使用 Anaconda 发行版进行安装和管理 Python 环境和相关包。