Python将auto_arima值存储在数据框中

Question

较大工作流程的简要概述： 首先，过去90天的所有订单都通过SQL提取并汇总到df中，其中列是项目代码（基于订购产品的动态列数），行是日期时间格式的星期。然后，我的目标是在每一列上运行一个auto_arima时间序列，并将其追加到较大数据框中的每一行。我正在为该附加部分的后勤工作苦苦挣扎。

这是遍历df并创建auto.arima数据的代码。在我认为新数据看起来像是作为列表输出的新数据被转换为列以及新的和改进的数据框的地方，我做了个说明。我只是想不通。

for column in df.columns[1:]:
    df2 = df.filter(['ORHDELDTE',column])

    stepwise_model = auto_arima(df2, start_p=0,start_q=0,max_p=5,max_q=5,trace=True,error_action='ignore',suppress_warnings=True,stepwise=True)

    totalstepwise = df2.loc['2018-07-07':'2018-10-27']

    stepwise_model.fit(totalstepwise)
    future_forecast = stepwise_model.predict(n_periods=3)

    #THIS PART RIGHT HERE I DON'T KNOW WHAT TO DO
    df3 = pd.concat([df2[column],future_forecast],axis=1)

如何将每次迭代的future_forecast添加到数据框中？