Question

我是Python和Facebook Prophet的新手，所以这也许很容易，但是我一直无法在线找到答案。

我有一个7列的csv文件。一列包含带有每日增量的日期戳（'ds'）列，其他六列（'y1'，'y2'，'y3'等）包含6个变量，其值与日期戳对齐。

我不想创建六个不同的两列csv文件并运行Prophet六个不同的时间（一次仅预测一个变量），而是想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')

运行它时，出现以下错误：

ValueError: Dataframe must have columns 'ds' and 'y' with the dates and values respectively.

任何见解/帮助将不胜感激。谢谢！

Answer 1

对不起，我想发表评论，但我没有足够的声誉。请在循环中重命名您的列

subdf = subdf.rename(columns={'ds':'ds', col:'y'})

先知强加了一个严格的条件，即输入列分别命名为ds（时间列）和y（公制列）。

使用Facebook Prophet一次预测多个变量

1 个答案: