预测年GDP时间序列模型 Python

预测年GDP的时间序列模型可以使用Python中的statsmodels或者Prophet库来完成。这里提供一个使用Prophet的示例代码：

首先需要安装Prophet库，可以使用以下命令进行安装：

pip install fbprophet

然后，导入必要的库，读取数据，并将数据转换为Prophet所需的格式：

import pandas as pd
from fbprophet import Prophet

# 读取数据
df = pd.read_csv('gdp.csv')

# 转换数据格式
df = df.rename(columns={'Year': 'ds', 'GDP': 'y'})
df['ds'] = pd.to_datetime(df['ds'], format='%Y')

接着，创建Prophet模型，并使用fit方法进行拟合：

# 创建模型
model = Prophet()

# 拟合模型
model.fit(df)

最后，使用make_future_dataframe方法创建未来预测的时间序列，并使用predict方法进行预测：

# 创建未来时间序列
future = model.make_future_dataframe(periods=10, freq='Y')

# 预测未来数据
forecast = model.predict(future)

这样就可以得到未来10年的GDP预测结果，可以使用plot方法绘制预测结果的可视化图表：

# 绘制预测结果
fig = model.plot(forecast)

完整代码示例：

import pandas as pd
from fbprophet import Prophet

# 读取数据
df = pd.read_csv('gdp.csv')

# 转换数据格式
df = df.rename(columns={'Year': 'ds', 'GDP': 'y'})
df['ds'] = pd.to_datetime(df['ds'], format='%Y')

# 创建模型
model = Prophet()

# 拟合模型
model.fit(df)

# 创建未来时间序列
future = model.make_future_dataframe(periods=10, freq='Y')

# 预测未来数据
forecast = model.predict(future)

# 绘制预测结果
fig = model.plot(forecast)