import pandas as pd from statsmodels.tsa.arima.model import ARIMA

时间: 2023-10-13 19:06:36 浏览: 122
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arima模型python代码.docx

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。
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from statsmodels.tsa.arima.model import ARIMA arima_model = ARIMA(series, order=(p, d, q)) arima_result = arima_model.fit() 这里的series是时间序列数据，(p, d, q)是ARIMA模型的参数，分别代表自...

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，...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。

怎么用import pandas as pd from statsmodels.tsa.arima.model import ARIMA import matplotlib.pyplot as plt # 1. 准备数据 data = pd.read_csv("processed.csv", usecols=["Date", "Number of reported results"]) data["Date"] = pd.to_datetime(data["Date"], format="%Y-%m-%d") data.set_index("Date", inplace=True) # 2. 数据探索与可视化 plt.plot(data) plt.show() # 3. 选择时间序列模型 model = ARIMA(data, order=(1,1,1)) # 4. 拟合模型 model_fit = model.fit() 来预--？

我们可以使用import语句来从statsmodels.tsa.arima.model中导入ARIMA模型，并使用import pandas as pd从Pandas中导入数据，然后使用matplotlib.pyplot来进行可视化。

使用使用statsmodels.tsa.arima.model.ARIMA或statsmodels.tsa.SARIMAX模型进行一个时间序列预测

import pandas as pd import numpy as np from statsmodels.tsa.statespace.sarimax import SARIMAX # 读取时间序列数据 data = pd.read_csv('data.csv', index_col='Date', parse_dates=True) # 拆分训练集和测试...

使用statsmodels.tsa.arima.model.ARIMA模型进行一个时间序列预测

from statsmodels.tsa.arima.model import ARIMA # 读取数据集 df = pd.read_csv('data.csv') 2. 对数据集进行预处理和可视化： python # 将日期列设置为索引 df = df.set_index(pd.to_datetime(df['date'...

statsmodels.tsa.SARIMAX函数构建arima模型代码

import pandas as pd import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from statsmodels.tsa.statespace.sarimax import SARIMAX # 读取时间序列数据 data = pd.read_csv('data.csv', index_col=0, parse_...

statsmodels.tsa.arima_mode怎么使用

from statsmodels.tsa.arima_model import ARIMA # 导入数据 data = pd.read_csv('data.csv', header=None) # 绘制时间序列图 plt.plot(data) plt.show() # 拟合ARIMA模型 model = ARIMA(data, order=(1, 1, 1)) ...

import pandas as pd import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from statsmodels.tsa.arima_model import ARIMA from sklearn.metrics import mean_squared_error import pymysql import time,os import re import requests import urllib from datetime import datetime from statsmodels.graphics.tsaplots import plot_acf, plot_pacf from statsmodels.tsa.api import Holt from statsmodels.tsa.api import ExponentialSmoothing from pmdarima.arima import auto_arima #from statsmodels.tsa.stattools import pcorrelogram# 设置maxlag参数为5 # ---------连接-------------- connect = pymysql.connect(host='localhost', # 本地数据库 user='root', password='123456', port=3306, charset='utf8') #服务器名,账户,密码，数据库名称 cur = connect.cursor() print(cur) try: select_sqli = "SELECT time FROM sheji.sale;" cur.execute(select_sqli) data = pd.DataFrame(cur.fetchall(), columns=['time']) except Exception as e: print("读取数据失败:", e) else: print("读取数据成功") data['time'] = pd.to_datetime(data['time'], format='%Y-%m') data = data.sort_index() print(data[len(data)-1])哪里有问题

这段代码的问题在于最后一行的 print(data[len(data)-1])。这里使用了 DataFrame 的行索引来获取数据，但是 DataFrame 的行索引并不是连续的数字，而是由时间序列数据组成的 DatetimeIndex。因此，使用 len(data)...

写一个基于statsmodels.tsa.arima.model.ARIMA的外推12个月法的ARIMA(0,1,0)模型

好的，以下是基于statsmodels.tsa.arima.model.ARIMA的外推12个月法的ARIMA(0,1,0)模型的示例代码： python import numpy as np import pandas as pd import statsmodels.api as sm # 生成随机时间序列数据 np....

import pandas as pd from statsmodels.tsa.arima.model import ARIMA # 构造补贴数据 data = [289.25,0.6,345.53,20.68,387.95,286.91,1.36,0.34,11.4,72.9,303.46,420.6,282.59,104.15,52.2] # 替换为实际的补贴数据 index = ['2022年1月','2022年3月','2022年5月','2022年7月','2022年8月','2022年9月','2022年10月','2022年11月','2022年12月','2023年1月','2023年2月','2023年3月' ,'2023年4月','2023年5月','2023年6月'] # 补贴数据的时间索引 df = pd.DataFrame(data, index=index, columns=['subsidy']) # 拟合ARIMA模型 model = ARIMA(df['subsidy'], order=(1, 0, 0)) # (p, d, q) 参数根据需求进行调整 model_fit = model.fit() # 预测2023年7月-2023年12月的补贴数据 forecast_start = pd.to_datetime('2023-07-01') forecast_end = pd.to_datetime('2023-12-01') forecast = model_fit.get_forecast(steps=6) forecast_values = forecast.predicted_mean # 打印预测结果 forecast_index = pd.date_range(start=forecast_start, end=forecast_end, freq='MS') forecast_df = pd.DataFrame(forecast_values, index=forecast_index, columns=['forecast']) print(forecast_df) 预测结果怎么是nan

对ARIMA模型的预测结果出现NaN值的情况，可能有以下几个原因： 1. 数据不足：如果历史数据的样本数量少，模型可能无法准确地捕到时间序列的趋势和季节性导致预测结果不准确。 2. 参数选择不当：ARIMA型的参数(p, d...

import pandas as pdimport numpy as npimport matplotlib.pyplot as pltfrom statsmodels.tsa.arima_model import ARIMAfrom sklearn.metrics import mean_squared_errorimport pymysqlimport time, osimport reimport requestsimport urllibfrom datetime import datetimefrom statsmodels.graphics.tsaplots import plot_acf, plot_pacf# 导入模块import pandas as pdimport numpy as npimport matplotlib.pyplot as pltfrom statsmodels.tsa.arima_model import ARIMAfrom sklearn.metrics import mean_squared_errorimport pymysqlfrom datetime import datetimefrom statsmodels.graphics.tsaplots import plot_acf, plot_pacf# 连接数据库connect = pymysql.connect(host='localhost', # 本地数据库 user='root', password='123456', port=3306, charset='utf8', database='sheji') # 数据库名称cur = connect.cursor()# 读取数据try: select_sqli = "SELECT time,xiaoliang FROM sale where chexing='海豚';" cur.execute(select_sqli) data = pd.DataFrame(cur.fetchall(), columns=['time', 'xiaoliang'])except Exception as e: print("读取数据失败:", e)else: print("读取数据成功")# 转换时间格式data['time'] = pd.to_datetime(data['time'], format='%Y-%m')data = data.set_index('time')diff_data = data.diff().dropna()# 绘制自相关图和偏自相关图plot_acf(diff_data)plot_pacf(diff_data)# 确定 ARIMA 模型的参数p = 1d = 1q = 1model = ARIMA(data, order=(p, d, q))model_fit = model.fit(disp=0)# 预测销量y_pred = model_fit.predict(len(data), len(data) + 11, typ='levels')# 绘制预测结果plt.plot(data)plt.plot(y_pred, color='red')plt.show()# 关闭数据库连接cur.close()connect.close()请将这段代码改为移动平均模型

from statsmodels.tsa.arima_model import ARIMA from sklearn.metrics import mean_squared_error import pymysql from datetime import datetime from statsmodels.graphics.tsaplots import plot_acf, plot_pacf ...

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)

将以下两行代码： predict_high = model_high.predict(start=len(high), end=len(high) + 364, typ='levels') ...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。

import pandas as pd import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from statsmodels.tsa.stattools import adfuller from statsmodels.stats.diagnostic import acorr_ljungbox from arch import arch_model from pmdarima.arima import auto_arima # 读取Excel数据 data = pd.read_excel('三个-负向标准化-二分.xlsx') data2 = pd.read_excel # 将数据转换为时间序列 data['DATE'] = pd.to_datetime(data['DATE']) # data.set_index('DATE', inplace=True) data = data['F4'] # ADF检验 ADFresult = adfuller(data) print('ADF Statistic: %f' % ADFresult[0]) print('p-value: %f' % ADFresult[1]) if ADFresult[1] > 0.05: # 进行差分 diff_data = data.diff().dropna() # 再次进行ADF检验 AADFresult = adfuller(diff_data) print('ADF Statistic after differencing: %f' % AADFresult[0]) print('p-value after differencing: %f' % AADFresult[1]) data = diff_data# 计算ARIMA-GARCH组合模型的参数 model = arch_model(data, mean='AR', lags=2, vol='GARCH', p=1, o=0, q=1) AGresult = model.fit(disp='off') print(AGresult.summary())在代码后面加上计算预测值和真实值的MSE

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修改以下代码，使程序能正常运行： import pandas as pdfrom statsmodels.tsa.arima.model import ARIMAfrom pyecharts import options as optsfrom pyecharts.charts import Lineweather1 = pd.read_csv('weather.csv', encoding='gb18030')weather2 = pd.read_csv('weather2.csv', encoding='gb18030')weather = pd.concat([weather1, weather2], ignore_index=True)# 将日期作为索引weather.set_index('日期', inplace=True)# 将气温转换为时间序列ts_high = pd.Series(weather['最高气温'].values, index=weather.index)ts_low = pd.Series(weather['最低气温'].values, index=weather.index)# 拟合ARIMA模型model_high = ARIMA(ts_high, order=(3, 1, 1)).fit()model_low = ARIMA(ts_low, order=(3, 1, 1)).fit()# 预测2023年的气温pred_high = model_high.predict('2023-01-01', '2023-12-31', dynamic=True)pred_low = model_low.predict('2023-01-01', '2023-12-31', dynamic=True)# 将预测结果合并到原始数据中weather_pred = pd.DataFrame({'最高气温': pred_high, '最低气温': pred_low}, index=pred_high.index)weather = pd.concat([weather, weather_pred], axis=0)line = Line()line.add_xaxis(weather.index)line.add_yaxis('最高气温', weather['最高气温'])line.add_yaxis('最低气温', weather['最低气温'])line.set_global_opts( title_opts=opts.TitleOpts(title='2023年气温预测'), xaxis_opts=opts.AxisOpts(name='日期'), yaxis_opts=opts.AxisOpts(name='气温（℃）'), legend_opts=opts.LegendOpts(pos_right='10%'))line.render('weathers5.html')print('2023年最高气温预测：')print(weather['最高气温'].loc['2023-01-01':'2023-12-31'])print('2023年最低气温预测：')print(weather['最低气温'].loc['2023-01-01':'2023-12-31']) 报的错误：ValueWarning: A date index has been provided, but it has no associated frequency information and so will be ignored when e.g. forecasting.

from statsmodels.tsa.arima.model import ARIMA from pyecharts import options as opts from pyecharts.charts import Line weather1 = pd.read_csv('weather.csv', encoding='gb18030') weather2 = pd.read_csv...

import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt import statsmodels.api as sm import itertools import numpy as np from statsmodels.stats.diagnostic import acorr_ljungbox from statsmodels.graphics.tsaplots import plot_pacf,plot_acf from sklearn.metrics import r2_score,mean_absolute_error import seaborn as sns from scipy import stats #导入数据 ChinaBank = pd.read_csv('ChinaBank.csv',index_col = 'Date',parse_dates=['Date']) ChinaBank.head() #提取close列 sub = ChinaBank.loc['2014-01':'2014-06','Close'] print(sub.head()) #绘制时序图 plt.plot(sub) plt.show() #划分训练测试集 train = sub.loc['2014-01':'2014-05'] test = sub.loc['2014-06-01':'2014-06-30'] model = sm.tsa.arima.ARIMA(train,order=(1,1,0))#输入三个参数p d q arima_res=model.fit() arima_res.summary() #模型预测 predict=arima_res.predict('2014-06-01','2014-06-30') plt.plot(test.index,test) plt.plot(test.index,predict) plt.legend(['y_true','y_pred']) plt.show() print(len(predict)) #模型评价 print(mean_absolute_error(test,predict)) #残差分析 res=test-predict residual=list(res) plt.plot(residual) # 查看残差的均值是否在0附近 print(np.mean(residual)) # 残差正态性检验 plt.figure(figsize=(10,5)) ax=plt.subplot(1,2,1) sns.distplot(residual,fit=stats.norm) ax=plt.subplot(1,2,2) res=stats.probplot(residual,plot=plt) plt.show() 为啥预测的时候报错呢

3. 参数问题：在创建 ARIMA 模型时，参数 order=(1,1,0) 中的 p、d 和 q 的值可能不适合你的数据。你可以尝试不同的参数组合来获得更好的预测结果。 4. 模型训练问题：在进行模型训练时，可能会出现收敛问题或其他...
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