p,q = bic_matrix.stack().idxmin() 报错怎么解决

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：

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。

相关问题

p,q = bic_matrix.stack().idxmin()

这行代码利用了 pandas 库中的 `stack()` 和 `idxmin()` 方法。

首先，`bic_matrix` 应该是一个 pandas DataFrame 对象，它的每个元素都是一个 BIC 值。`stack()` 方法将 DataFrame 中的列“压缩”成一列，生成一个 MultiIndex Series 对象，其中每个元素都是一个 BIC 值。

接着，`idxmin()` 方法返回这个 Series 中最小值的位置（index），即一个元组。因为 `stack()` 方法将列压缩成了一列，所以这个元组应该包含两个元素，分别对应原 DataFrame 中最小值所在的行和列。

最后，这行代码使用了 Python 的“序列解包”（sequence unpacking）特性，将元组中的两个元素分别赋值给变量 `p` 和 `q`。

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。