在python中使用Prophet (Facebook开源)：由Facebook开发，结合了线性趋势、季节性和假日效应，适合有明显趋势和季节性的数据。

在Python中使用Prophet，首先需要安装`fbprophet`库，可以使用pip命令进行安装：

pip install fbprophet

接下来，你可以按照以下几个步骤操作：

1. 导入必要的库：

from fbprophet import Prophet
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt

2. 准备数据。数据通常应该包含日期列和数值列（如'ds'和'y'）。确保日期列是字符串格式，并且数值列代表你要预测的时间序列值。

df = pd.read_csv('your_data.csv')  # 替换为你的数据文件路径
df['ds'] = pd.to_datetime(df['ds'])  # 如果日期列名为'ds'

3. 初始化Prophet模型并拟合数据：

model = Prophet()
model.fit(df)

4. 进行未来预测：

future = model.make_future_dataframe(periods=365)  # 预测未来一年的数据
forecast = model.predict(future)

5. 可视化结果：

fig1 = model.plot(forecast)
plt.show()  # 或者你可以使用其他可视化工具，如model.plot_components(forecast)