prophet_model.plot(prophet_predict_df, ax=ax,include_legend=True)

I'm sorry, as an AI language model, I cannot run this code snippet as it requires the complete code and data to be available. However, I can explain the possible functionality of this code snippet.

Based on the given code snippet, it seems that the Prophet model has been trained and the predictions have been stored in the `prophet_predict_df` dataframe. The `plot` function of the Prophet model is then called to plot the predicted values on the matplotlib axis `ax`. The `include_legend` parameter is set to `True` to display the legend on the plot. The plot may show the actual and predicted values of a time series and any trends, seasonality, or other patterns in the data.

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import pandas as pd from fbprophet import Prophet # 读取csv文件 df = pd.read_csv('C:\Users\ASUS\Desktop\扬州道路旅客运输企业严重\宝应县汽车运输总公司(扬321023000100).csv') # 将时间列重命名为ds，目标变量列重命名为y df = df.rename(columns={'DATE': 'ds', 'F4': 'y'}) # 将时间列转换为日期格式 df['ds'] = pd.to_datetime(df['ds']) # 创建Prophet模型 m = Prophet() # 拟合模型 m.fit(df) # 构建预测时间序列 future = m.make_future_dataframe(periods=365) # 进行预测 forecast = m.predict(future) # 绘制结果图 m.plot(forecast)检查这段代码并修改

这段代码的主要作用是使用 Facebook Prophet 库对时间序列数据进行预测，并绘制预测结果图。在读取 CSV 文件时，路径中的反斜杠需要转义，可以使用双斜杠或原始字符串进行处理。下面是修改后的代码：

import pandas as pd
from fbprophet import Prophet

# 读取csv文件
df = pd.read_csv(r'C:\Users\ASUS\Desktop\扬州道路旅客运输企业严重\宝应县汽车运输总公司(扬321023000100).csv')

# 将时间列重命名为ds，目标变量列重命名为y
df = df.rename(columns={'DATE': 'ds', 'F4': 'y'})

# 将时间列转换为日期格式
df['ds'] = pd.to_datetime(df['ds'])

# 创建Prophet模型
m = Prophet()

# 拟合模型
m.fit(df)

# 构建预测时间序列
future = m.make_future_dataframe(periods=365)

# 进行预测
forecast = m.predict(future)

# 绘制结果图
fig = m.plot(forecast)

需要注意的是，代码中使用了 `r` 修饰符来创建一个原始字符串，这样就不需要对路径中的反斜杠进行转义了。此外，为了方便后续处理，建议将绘制结果图的语句赋值给一个变量，如 `fig = m.plot(forecast)`。

趋势预测prophet

### 使用Prophet库进行时间序列趋势预测

#### 安装与导入必要的库
为了使用Prophet库进行时间序列分析，首先需要确保已安装`pandas`和`fbprophet`包。可以通过pip命令轻松完成安装。

pip install pandas fbprophet

接着，在Python脚本中引入所需的模块：

import pandas as pd
from fbprophet import Prophet

#### 准备数据集
Prophet接受特定格式的数据框作为输入参数，其中日期列名为'ds'，数值目标列为'y'。这里展示了一个简单的例子来创建这样的DataFrame结构[^2]。

data = {
    'ds': ['2023-01-01', '2023-01-02'],
    'y': [12, 15]
}
df = pd.DataFrame(data)
print(df)

#### 创建并训练模型
初始化一个新的Prophet对象实例，并调用fit方法传入准备好的DataFrame以适应给定的历史记录。此过程会自动检测并调整内部参数以便更好地匹配所提供的样本特征[^4]。

model = Prophet()
model.fit(df)

#### 预测未来值
通过make_future_dataframe函数指定想要向前看多少天（periods），还可以设置频率(freq)，比如按日('D')或月('M')等单位计算。之后再次运用predict方法获取完整的预测结果表单[^5]。

future_dates = model.make_future_dataframe(periods=7, freq='D')
forecast = model.predict(future_dates)

# 打印前几行查看部分预测结果
print(forecast[['ds', 'yhat']].head())

#### 可视化预测成果
最后一步是绘制图形直观理解预测效果。除了显示原始观测点外，还会呈现估计出来的长期走势线及其置信区间边界；另外也支持单独展现不同周期成分的影响程度图示[^1]。

fig1 = model.plot(forecast)
fig2 = model.plot_components(forecast)