努力使用statsmodels製作可用的ARIMA預測圖

我希望從文件（日期和數量列）中讀取數據並將它們繪製到帶有ARIMA預測的圖上。努力使用statsmodels製作可用的ARIMA預測圖

不幸的是，我沒有運用我用過的在線指南，每個指南都讓我面對不同的問題。

這是我基本的代碼（這只是繪製數據沒有預測）：

from pandas import Series 
from matplotlib import pyplot 
from statsmodels.tsa.arima_model import ARIMA 

series = Series.from_csv('Quantity.csv',header=0) 

model = ARIMA(series, order=(2,0,1)) 
series.plot() 
pyplot.show()

下面是我練與數據：

Date Quantity 
2010/01/01 1358 
2010/07/02 0 
2010/08/03 0 
2011/02/04 0 
2011/11/05 0 
2011/12/06 274 
2012/06/07 1074 
2012/08/30 2223 
2013/04/16 0 
2013/03/18 1753 
2014/02/22 345 
2014/01/27 24 
2015/12/15 652 
2015/09/28 275 
2016/05/04 124 
2017/11/07 75 
2017/09/22 32 
2017/04/04 12

那麼，怎樣才能創建一個ARIMA預測並將其放到我的切除情節中？另外，我不完全確定一個ARIMA的Python預測是如何繪製的（我只在R中看過它們，但是從我看到它與Python不一樣），所以也許一個例子會很好。

來源

2017-08-26 Impact

首先，我建議使用read_csv方法，在這裏分析日期：

series = pd.read_csv('Quantity.csv', header=0, parse_dates=[0]) 
series.columns = ['Date', 'Quantity']

您需要從庫中使用的擬合方法，轉化數量列，以避免錯誤float64你mentionned：

model = ARIMA(series['Quantity'].astype(float), order=(2,0,1), dates=series['Date'])

（DISP = 0，如果你不希望打印的計算的所有細節）

然後你從擬合模型USI您的預測值NG：

fittedModel.forecast(steps=1)

來源

2017-08-26 21:46:16

我只是去嘗試，並得到這個錯誤：endog - = np.dot（exog，ols_params）.squeeze（）類型錯誤：無法施展ufunc減去從D類輸出（ 'float64'）至D型（'int64'）與鑄造規則'same_kind' – Impact

任何想法如何解決這一個？我認爲它是一個轉換錯誤，但我不知道在哪裏解決它。 – Impact

@Impact檢查編輯 –

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