Question

我正在预测5个地区的商品价格。数据被组织为熊猫数据框。

当我为每列分开运行autoARIMA时，这很好（例如，对于data_frame["Region_name"]）。

def __trainArima(self, actual_values, periods):
     fitted_model = pm.auto_arima(actual_values, start_p=3, 
                                 start_q=2,
                                 max_p=3, max_q=3, m=12,
                                 start_P=0, seasonal=True,
                                 d=1, D=1, trace=True,
                                 error_action='ignore',
                                 suppress_warnings=True,  
                                 stepwise=True) 
     return fitted_model.predict(n_periods=periods)

__trainArima(data_frame, 12)

但是，我想对所有5列一次运行它，并在接下来的12个月中为每个预测区域提供5列的数据帧输出。有可能吗？

Answer 1

如果您不相信自己的列是相关的，则可以遍历每个列并运行ARIMA，然后合并预测。

Answer 2

详细地说，您可以像这样循环播放：

import pandas as pd

results = []
cols = []
for i in data_frame.columns:
    cols.append(i)
    result = __trainArima(test[i])
    results.append(result)

output = (pd.DataFrame(results)).T
output.columns=cols

这将输出一个数据框，其中的预测与原始数据框中显示的列名称相同。

如何为数据框的每一列运行ARIMA模型？

2 个答案: