相关疑难解决方法(0)

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 = …

考虑一下 DatetimeIndex tidx

tidx = pd.to_datetime(['2016-07-29', '2016-08-31', '2016-09-30'])
print(tidx.freq)
print(tidx.inferred_freq)
print(tidx)

None
BM
DatetimeIndex(['2016-07-29', '2016-08-31', '2016-09-30'], \
              dtype='datetime64[ns]', freq=None)

我希望freq属性承担inferred_freq属性...所以我

tidx.freq = tidx.inferred_freq
print(tidx)

--------------------------------------------------------------------------- AttributeError                            Traceback (most recent call last) <ipython-input-24-b49b104fda04> in <module>()
      1 tidx.freq = tidx.inferred_freq
----> 2 print(tidx)

C:\Users\ssmith\AppData\Local\Continuum\Anaconda2\lib\site-packages\pandas\core\base.pyc in __str__(self)
     45         if compat.PY3:
     46             return self.__unicode__()
---> 47         return self.__bytes__()
     48 
     49     def __bytes__(self):

C:\Users\ssmith\AppData\Local\Continuum\Anaconda2\lib\site-packages\pandas\core\base.pyc in __bytes__(self)
     57 
     58         encoding = get_option("display.encoding")
---> 59         return self.__unicode__().encode(encoding, 'replace')
     60 
     61     def __repr__(self):

C:\Users\ssmith\AppData\Local\Continuum\Anaconda2\lib\site-packages\pandas\indexes\base.pyc …

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