Fbprophet，如何从24个周期的1000个值中进行预测

Question

我有一个包含单列数据的CSV文件。数据是纯数字，单列中有1000个。

我将CSV分为两列，ds只是数字0-1000，y列包含数据。

是否可以使用fbprophet对列表中的每24个数据进行预测？ 例如，0-24可以预测第25个值，然后1st-25可以预测第26个值。

显然，我的密码不正确。我应该如何编写make_future_dataframe的代码？有人可以帮忙吗？

import pandas as pd
from fbprophet import Prophet
from fbprophet.diagnostics import cross_validation
from fbprophet.diagnostics import performance_metrics


df= pd.read_csv("test.csv")

df['y']=(df['y']-min(df['y']))/(max(df['y'])-min(df['y'])) #normalization
print(df['y'])




m=Prophet(weekly_seasonality=False)
m.add_seasonality(name='hourly', period=24, fourier_order=1)
m.fit(df)



future = m.make_future_dataframe(periods=1) # prediction the 25th value.
fcst=m.predict(future)
print(fcst)
m.plot(fcst)



df_cv = cross_validation(m,initial='0 hour',period='24 hours' ,horizon='23 hours')

df_p = performance_metrics(fcst)