data['time'] = pd.to_datetime(data['time'], format='%Y-%m') data['xiaoliang'] = data['xiaoliang'].astype(int) data = data.set_index('time') data = data.sort_index() print(data) model = sm.tsa.ExponentialSmoothing(data, trend='add', seasonal='add', seasonal_periods=12).fit() forecast = model.forecast(12)请将这个修改成线性模型，可以适用于极少数据的模型，比如只有两个数据

将这段代码修改为适用于只有两个数据的线性模型，可以参考以下示例代码：

import pandas as pd
import numpy as np

# 输入数据
data = pd.DataFrame({'time': ['2021-01', '2021-02'], 'xiaoliang': [10, 12]})

# 将时间列设置为索引
data['time'] = pd.to_datetime(data['time'], format='%Y-%m')
data = data.set_index('time')

# 构建线性模型
X = np.array(range(len(data)))
y = data['xiaoliang']
w = (len(data) * np.sum(X * y) - np.sum(X) * np.sum(y)) / (len(data) * np.sum(X * X) - np.sum(X) ** 2)
b = np.mean(y) - w * np.mean(X)

# 预测未来12个月的销量
forecast = np.array(range(len(data), len(data) + 12)) * w + b

print("预测结果为：", forecast)

在这个示例中，我们首先定义了输入数据`data`，其中包含了两个时间点的销量数据。然后，我们将时间列设置为索引，并根据这个索引对数据进行排序。接下来，我们使用最小二乘法构建了一个简单的线性模型，用于对销量进行预测。最后，我们使用这个模型对未来12个月的销量进行了预测。

需要注意的是，这个简单的线性模型只适用于极少量数据的情况，如果数据量较大，可能需要使用更加复杂的模型来进行预测。