keyerror traceback (most recent call last) ~\anaconda3\lib\site-packages\pan

抱歉，这是一个 KeyError 异常，它通常是由于尝试访问字典中不存在的键而引起的。具体来说，这个错误消息表明在 Pandas 中，你尝试访问一个不存在的列或行索引。

请确保你使用正确的索引名称，并且你的 Pandas DataFrame 中确实存在该索引。如果你确定索引名称是正确的，那么可以检查一下数据框中是否存在任何缺失值或空值，这可能会导致 KeyError 异常的出现。

如果你需要更多帮助，请提供更多上下文信息，我将尽力帮助你解决问题。

相关问题

但是出现KeyError Traceback (most recent call last) File D:\anaconda\envs\tensorflow-gpu-2.10\lib\site-packages\pandas\core\indexes\base.py:3652, in Index.get_loc(self, key) 3651 try: -> 3652 return self._engine.get_loc(casted_key) 3653 except KeyError as err:错误

`KeyError`错误表示在某个字典或类似字典的对象中，找不到指定的键。

在这段代码中，可能会出现`KeyError`错误的原因是，DataFrame中不存在名为`'销售订单数量'`和`'交货数量'`的列。您可以通过调用`df.columns`查看DataFrame中所有的列名，以确定这两列是否存在。如果这两列确实存在，那么可以尝试使用`df['销售订单数量']`和`df['交货数量']`来引用它们。

如果您已经确定这两列存在，但还是出现了`KeyError`错误，那么可能是因为这两列名字中包含了不可见的字符或空格。您可以尝试使用`df.columns = df.columns.str.strip()`将所有列名的左右空格去掉。这样做可以确保列名的正确性。

此外，还有一种可能性是某些行中不存在`'销售订单数量'`和`'交货数量'`这两列，导致在执行`df['销售订单数量'][i]`和`df['交货数量'][i]`时出现了`KeyError`错误。您可以通过调用`df.info()`查看DataFrame中所有列的非空值数量，以确定这两列是否存在缺失值。如果存在缺失值，可以通过调用`df.dropna()`删除这些行，以确保这两列的数据完整性。

Traceback (most recent call last): File "E:\anaconda\lib\site-packages\pandas\core\indexes\range.py", line 385, in get_loc return self._range.index(new_key) ValueError: 0 is not in range The above exception was the direct cause of the following exception: Traceback (most recent call last): File "F:\pythonproject\ARIMA-GRACH\6.py", line 34, in <module> arima_pred = arima_result.forecast()[0][0] File "E:\anaconda\lib\site-packages\pandas\core\series.py", line 958, in __getitem__ return self._get_value(key) File "E:\anaconda\lib\site-packages\pandas\core\series.py", line 1069, in _get_value loc = self.index.get_loc(label) File "E:\anaconda\lib\site-packages\pandas\core\indexes\range.py", line 387, in get_loc raise KeyError(key) from err KeyError: 0

这个错误是由于 `test_ts` 的索引从0开始，而 `pd.Series([test_ts[i]], index=[test_ts.index[i]-1])` 中的 `index` 参数是从-1开始的，导致索引对不上。你可以将 `index` 参数修改为从0开始的，如下所示：

arima_result = arima_result.append(pd.Series([test_ts[i]], index=[test_ts.index[i]]))
garch_result = garch_result.append(pd.Series([arima_result.resid[-1]], index=[test_ts.index[i]]))

另外，如果你想要使用 ARIMA-GARCH 模型对时间序列进行预测，你还需要实现 GARCH 模型部分的代码。具体实现方式可以参考下面的代码：

from arch import arch_model

# 训练 GARCH 模型
garch_model = arch_model(train_ts, p=1, q=1)
garch_result = garch_model.fit(update_freq=5).forecast(horizon=len(test_ts), reindex=False)

arima_model = ARIMA(train_ts, order=(1, 1, 1))
arima_result = arima_model.fit()
pred_ts = []
for i in range(len(test_ts)):
    # 预测ARIMA模型的下一个值
    arima_pred = arima_result.forecast()[0][0]
    # 使用GARCH模型计算方差
    var = garch_result.forecast(horizon=1).variance.iloc[-1, 0]
    # 计算标准差
    std = np.sqrt(var)
    # 计算置信区间
    conf_int = (arima_pred - 1.96 * std, arima_pred + 1.96 * std)
    # 将预测结果添加到列表中
    pred_ts.append(arima_pred)
    # 将预测结果添加到模型中
    arima_result = arima_result.append(pd.Series([test_ts[i]], index=[test_ts.index[i]]))
    garch_result = garch_result.append(pd.Series([arima_result.resid[-1]], index=[test_ts.index[i]]))