waterConsump.csv为用户的用水量数据，数据中有编 号为1-200的200位用户，DATE表示时间，如2017/1/1表 示2017年1月1日，NUM为用量单位，根据2015-2016年用水量数据，预测编号1-200的用 户，2017年每个月用水量，并对预测值进行评价，帮我写代码

好的，这是一个时间序列预测问题，我们可以使用ARIMA模型进行预测。

首先，读取数据：

import pandas as pd

water = pd.read_csv('waterConsump.csv')
water['DATE'] = pd.to_datetime(water['DATE'])   # 将日期转换为时间格式
water.set_index('DATE', inplace=True)   # 将时间设置为索引

然后，对每一个用户编号进行预测：

from statsmodels.tsa.arima.model import ARIMA

# 定义评价函数
def evaluate(y_true, y_pred):
    from sklearn.metrics import mean_absolute_error
    return mean_absolute_error(y_true, y_pred)

results = []

for i in range(1, 201):
    user_data = water.loc[water['ID'] == i]['NUM']
    # 拆分训练集和测试集
    train_data = user_data.loc[user_data.index < '2017-01-01']
    test_data = user_data.loc[user_data.index >= '2017-01-01']
    # 训练模型
    model = ARIMA(train_data, order=(1, 1, 1)).fit()
    # 预测
    pred = model.predict(start='2017-01-01', end='2017-12-01', typ='levels')
    # 评价预测结果
    score = evaluate(test_data, pred)
    results.append((i, score))

# 按照评价分数排序
results.sort(key=lambda x: x[1])

最后，输出评价最好的前10个用户编号以及评价分数：

for i, score in results[:10]:
    print('User ID:', i, 'Score:', score)