python通过过去13个月的每一个发货量,来预测接下来3个月的月发货量的代码
时间: 2024-01-26 18:02:51 浏览: 26
当然,我可以帮你回答这个问题。以下是一个简单的 Python 代码,可以用过去13个月的发货量来预测接下来3个月的月发货量:
```python
import numpy as np
from sklearn.linear_model import LinearRegression
# 13个月的发货量数据(示例数据)
shipments = np.array([100, 120, 130, 110, 125, 140, 145, 150, 155, 165, 170, 180, 190])
# 构建X值(13个月的月份)
X = np.array(range(1, 14)).reshape((-1, 1))
# 训练线性回归模型
model = LinearRegression().fit(X, shipments)
# 预测接下来3个月的发货量
future_X = np.array(range(14, 17)).reshape((-1, 1))
future_shipments = model.predict(future_X)
# 输出预测结果
print(future_shipments)
```
当然,这个代码只是一个简单的示例,实际应用中需要根据具体情况进行修改和优化。
相关问题
python利用时间序列模型通过过去13个月的每一个发货量,来预测接下来3个月的月发货量的代码
以下是一种可能的时间序列模型实现:
```python
import pandas as pd
from statsmodels.tsa.arima_model import ARIMA
# 加载数据
data = pd.read_csv('shipment.csv', header=None, names=['date', 'shipment'])
data['date'] = pd.to_datetime(data['date'], format='%Y-%m-%d')
data.set_index('date', inplace=True)
# 拟合模型
model = ARIMA(data, order=(1, 1, 1))
model_fit = model.fit(disp=False)
# 预测数据
forecast = model_fit.forecast(steps=3)
print(forecast)
```
该代码假设数据存储在名为`shipment.csv`的文件中,文件格式为:
```
2020-01-01, 100
2020-02-01, 120
2020-03-01, 130
...
```
其中第一列是日期,第二列是发货量。
代码中使用了 ARIMA 模型来拟合时间序列数据,参数 `(1, 1, 1)` 表示模型的阶数,即自回归阶数、差分阶数和移动平均阶数,可根据具体问题进行调整。然后用拟合好的模型进行预测,预测的步长为 3 个月。
取csv的每月发货量的最大值,并新加入一列,python
可以使用Python的pandas库来读取csv文件并进行操作。假设csv文件名为"data.csv",其中包含发货日期和发货量两列,代码如下:
```python
import pandas as pd
# 读取csv文件
df = pd.read_csv('data.csv')
# 将发货日期列转换为pandas的日期格式
df['发货日期'] = pd.to_datetime(df['发货日期'])
# 按月分组,计算每月发货量的最大值
df_max = df.groupby(pd.Grouper(key='发货日期', freq='M'))['发货量'].max().reset_index()
# 新建一列,将月份作为新列的值
df_max['月份'] = df_max['发货日期'].dt.strftime('%Y-%m')
# 输出结果
print(df_max)
```
代码中使用了pandas的groupby函数对数据按月份进行分组,然后使用max函数计算每月发货量的最大值。最后使用reset_index函数将分组后的数据转换为DataFrame格式,并新建一列将月份作为新列的值。你可以根据自己的需求修改代码。
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