将预测与ARIMA结合使用时出错（Python statsmodels）

Question

我有带有日期和随机值的数据集。以下代码正在生成数据集。

def random_dates(start, end, n=10):
        start_u = start.value//10**9
        end_u = end.value//10**9
        return pd.DatetimeIndex((10**9*np.random.randint(start_u, end_u, n)))

    start = pd.to_datetime('2017-01-01')
    end = pd.to_datetime('2018-01-12')

    days = random_dates(start, end)

    np.random.seed(seed=1111)
    data = np.random.randint(1, high=100, size=len(days))
    df = pd.DataFrame({'Date': days, 'values': data})
    df = df.set_index('Date')
    print(df)

我正在尝试在数据集上实现ARIMA时间序列模型，以预测2018年11月至2018年12月。从数​​据集图像中可以看出，我在需要预测值的日期上放置了零。

我下面的代码是做预测的。但是，我在第2行出现错误： get_prediction的开始无法分配给我想要的数据框的日期值。 TypeError：int（）参数必须是字符串，类似字节的对象或数字，而不是'Timestamp'

start = pd.to_datetime("2018-01-10")
pred = results.get_prediction(start, dynamic=False)
pred_ci = pred.conf_int()
ax = tc.plot(label='observed')
pred.predicted_mean.plot(ax=ax, label='One-step ahead Forecast', alpha=.7, figsize=(14, 7))
ax.fill_between(pred_ci.index,
                pred_ci.iloc[:, 0],
                pred_ci.iloc[:, 1], color='k', alpha=.2)
ax.set_xlabel('Date')
ax.set_ylabel('TC')
plt.legend()
plt.show()

我试图将日期索引更改为字符串，但它给出了相同的错误。请告诉我我哪里出问题了。谢谢

Answer 1

我认为这是Statsmodels中的一个错误的结果，该错误最近才修复（https://github.com/statsmodels/statsmodels/pull/5250）。

同时，您可以尝试以下操作（假设您的数据位于变量df中）

start = df.index.get_loc(pd.to_datetime("2018-01-10"))