p,q = bic_matrix.stack().idxmin() 报错怎么解决
时间: 2024-02-13 08:01:17 浏览: 26
这个错误可能是因为 `bic_matrix` 不是一个 Pandas DataFrame 或 Series 对象。 `.stack()` 方法只能应用于 Pandas 的 DataFrame 或 Series 对象,如果你使用的是其他对象,就会出现这种错误。
如果 `bic_matrix` 是一个 Numpy 数组或列表,你需要将其转换为 Pandas DataFrame 或 Series 对象。可以使用 `pandas.DataFrame()` 或 `pandas.Series()` 函数将其转换。例如:
```python
import pandas as pd
import numpy as np
# 假设 bic_matrix 是一个 numpy 数组
bic_matrix = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]])
# 将其转换为 Pandas DataFrame 对象
bic_matrix_df = pd.DataFrame(bic_matrix)
# 然后使用 .stack() 方法
p, q = bic_matrix_df.stack().idxmin()
```
如果你已经确定 `bic_matrix` 是一个 Pandas DataFrame 或 Series 对象,并且仍然出现这个错误,那么请检查你的代码是否正确,特别是在数据处理和清洗方面是否有错误。
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bic_matrix = pd.DataFrame(bic_matrix) # 从中可以找出最小值 #到这里就做不下去了 p,q =bic_matrix.astype(float).stack().idxmin()# 先用stack展平,然后用idxmin找出最小值位置。 print(u'BIC最小的p值和q值为:%s、%s' %(p,q)报错:Traceback (most recent call last): File "D:\python\practice.py", line 60, in <module> p,q =bic_matrix.astype(float).stack().idxmin()# 先用stack展平,然后用idxmin找出最小值位置。 File "D:\python\Lib\site-packages\pandas\core\series.py", line 2495, in idxmin i = self.argmin(axis, skipna, *args, **kwargs) File "D:\python\Lib\site-packages\pandas\core\base.py", line 717, in argmin return nanops.nanargmin( # type: ignore[return-value] File "D:\python\Lib\site-packages\pandas\core\nanops.py", line 93, in _f return f(*args, **kwargs) File "D:\python\Lib\site-packages\pandas\core\nanops.py", line 1150, in nanargmin result = values.argmin(axis) # type: ignore[var-annotated] ValueError: attempt to get argmin of an empty sequence
这个错误可能是因为bic_matrix为空。你可以检查一下生成bic_matrix的代码,看看是否有错误。另外,如果bic_matrix为空,你可以尝试用try和except来捕获这个错误并进行处理。例如:
```
try:
p,q =bic_matrix.astype(float).stack().idxmin()
print(u'BIC最小的p值和q值为:%s、%s' %(p,q))
except ValueError:
print("bic_matrix为空,无法找到最小值")
```
上个问题的代码是:# 定阶 data[u'销量'] = data[u'销量'].astype(float) pmax = int(len(D_data)/10) # 一般阶数不超过length/10 qmax = int(len(D_data)/10) # 一般阶数不超过length/10 bic_matrix = [] # BIC矩阵 for p in range(pmax+1): tmp = [] for q in range(qmax+1): try: # 存在部分报错,所以用try来跳过报错。 tmp.append(ARIMA(data, (p,1,q)).fit().bic) except: tmp.append(None) bic_matrix.append(tmp) bic_matrix = pd.DataFrame(bic_matrix) # 从中可以找出最小值 #到这里就做不下去了 p,q =bic_matrix.stack().idxmin()# 先用stack展平,然后用idxmin找出最小值位置。 print(u'BIC最小的p值和q值为:%s、%s' %(p,q))
这段代码是利用 ARIMA 模型来确定时间序列的阶数,以便进行预测和建模。其中,pmax 和 qmax 分别是 ARIMA 模型中的自回归项和移动平均项的最大取值,一般不超过时间序列长度的 1/10。bic_matrix 是一个 BIC 矩阵,用于存储不同阶数模型的 BIC 值。通过循环计算不同阶数模型的 BIC 值,找到 BIC 最小的阶数 p 和 q,最终输出结果。