错误：ValueWarning：提供了日期索引，但它没有关联的频率信息，因此在例如预测时将被忽略

Question

所以我有一个包含两列的 CSV 文件：日期和价格，但是当我尝试在该时间序列上使用 ARIMA 时，我遇到了这个错误：

ValueWarning：提供了日期索引，但它没有相关的频率信息，因此在预测时将被忽略。
'在例如预测时被忽略。', ValueWarning)

所以我发现了这两个问题：

ValueWarning：未提供频率信息，因此将使用推断频率 MS

/sf/answers/2510249241/

但是当我尝试运行示例中的代码（第二个链接）时：

import pandas as pd
from statsmodels.tsa.arima_model import ARMA

df=pd.DataFrame({"val": pd.Series([1.1,1.7,8.4 ], 
                 index=['2015-01-15 12:10:23','2015-02-15 12:10:23','2015-03-15 12:10:23'])})
print df
'''
                     val
2015-01-15 12:10:23  1.1
2015-02-15 12:10:23  1.7
2015-03-15 12:10:23  8.4
'''

print df.index

'''
Index([u'2015-01-15 12:10:23',u'2015-02-15 12:10:23',u'2015-03-15 12:10:23'], dtype='object')

'''

df.index = pd.DatetimeIndex(df.index)
print df.index
'''
DatetimeIndex(['2015-01-15 12:10:23', '2015-02-15 12:10:23',
               '2015-03-15 12:10:23'],
              dtype='datetime64[ns]', freq=None)
'''

model = ARMA(df["val"], (1,0))
print model

我也收到了同样的 ValueWarning，所以我试图改变这一行：

df.index = pd.DatetimeIndex(df.index)

对此：

df.index = pd.DatetimeIndex(df.index.values, freq=df.index.inferred_freq)

但是后来我收到了这个错误：

AttributeError: 'Index' 对象没有属性 'inferred_freq'

Answer 1

您当前的索引，如打印的，是字符串索引。您应该将其转换为DatetimeIndex并通过以下方式传递频率to_period：

df.index = pd.DatetimeIndex(df.index).to_period('M')