我对Python和Facebook Prophet都是新手,所以这可能是不需要动脑筋的,但我还没能在网上找到答案。
我有一个7列的csv文件。一列包含具有每日增量的日期戳('ds')列,其他6列('y1‘、'y2’、'y3‘等)包含6个变量,其值与日期戳对齐。
与其创建六个不同的两列csv文件并运行Prophet六次(一次只预测一个变量),我希望找到一种方法来一次预测所有六个变量。这是我正在尝试的:
df = pd.read.csv('example_file.csv')
cols = ['y1','y2','y3','y4','y5','y6']
results = []
for col in cols:
subdf = df[['ds', col]].dropna()
m = Prophet()
m.fit(subdf)
result = m.predict(m.make.future.dataframe(periods = 90))
results.append(result)
df.predict = pd.concat(results, axis=1)
df.predict.to_csv('example_file.csv')当我运行它时,我得到了以下错误:
ValueError: Dataframe must have columns 'ds' and 'y' with the dates and values respectively.任何见解/帮助都将不胜感激。谢谢!
发布于 2018-08-03 00:25:31
抱歉,我想发表评论,但我还没有足够的声誉。请重命名循环中的列
subdf = subdf.rename(columns={'ds':'ds', col:'y'})Prophet强加了严格的条件,即输入列必须命名为ds (时间列)和y(公制列)。
https://stackoverflow.com/questions/51657884
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