holidays = pd.date_range(start='2020-01-01', end='2025-12-31', freq='D', tz='Asia/Shanghai')这段代码的含义

这段代码的含义是生成一个日期范围，从2020年1月1日开始，到2025年12月31日结束，每一天一个日期，并且使用Asia/Shanghai时区。其中，start指定起始日期，end指定结束日期，freq='D'表示按天生成日期范围，tz='Asia/Shanghai'表示使用上海时区。生成的日期范围会被存储在一个pandas的DatetimeIndex类型的对象中，可以用于日期相关的计算和操作。

相关问题

date_range = pd.date_range(start=PR['start_time'], end=PR['end_time'], freq=freq)代码可以换个吗

当然可以。如果你想创建一个日期范围，但不直接依赖于特定的频率（比如`freq`变量），你可以手动指定开始和结束日期，并选择包含特定条件的日子。例如，如果需要包含周末和特定节假日，可以使用以下方式：

import pandas as pd
from pandas.tseries.holiday import USFederalHolidayCalendar

# 获取所有的美国联邦假日
us_holidays = USFederalHolidayCalendar().holidays(start=PR['start_time'].date(), end=PR['end_time'].date())

# 定义一个包含周末和法定假日的日期列表
inclusive_dates = [PR['start_time']] + list(us_holidays.union([d for d in pd.date_range(PR['start_time'], PR['end_time']) if d.weekday() < 5])) + [PR['end_time']]

date_range = pd.DatetimeIndex(inclusive_dates).tolist()

这个代码首先获取指定时间段内的美国联邦假日，然后将它们和周末组合在一起，形成最终的日期范围。

model_list <- prophet(WHO_data_list, growth = "logistic", changepoints = None, n_changepoints = 25, changepoint_range = 0.8, yearly_seasonality = T, weekly_seasonality = F, daily_seasonality = F, holidays= None, seasonality_mode = 'multiplicative', seasonality_prior_scale = 10.0, holidays_prior_scale = 10.0, changepoint_prior_scale = 0.05, mcmc_samples = 0, interval_width = 0.95, uncertainty_samples = 1000, stan_backend = None)

这是一个使用 Prophet 模型对 WHO_data_list 进行时间序列预测的代码。在该模型中，使用了逻辑增长模型（growth = "logistic"），没有设置特殊的变化点（changepoints = None），设置了25个变化点（n_changepoints = 25），变化点范围为80%（changepoint_range = 0.8），启用了年度季节性（yearly_seasonality = T），未启用周季节性和日季节性（weekly_seasonality = F, daily_seasonality = F），没有添加节假日信息（holidays= None），季节性模式为乘法模式（seasonality_mode = 'multiplicative'），季节性先验比例为10.0（seasonality_prior_scale = 10.0），节假日先验比例为10.0（holidays_prior_scale = 10.0），变化点先验比例为0.05（changepoint_prior_scale = 0.05），采样次数为0（mcmc_samples = 0），置信区间为95%（interval_width = 0.95），不确定性采样次数为1000（uncertainty_samples = 1000），后端使用默认值（stan_backend = None）。