我正在尝试创建一个 ARIMA 模型，用于使用服务器中的一些数据来预测时间序列，并且我在标题上显示错误，但我不知道我需要什么类型的对象。这是代码：
frame = pd.read_sql(query, con=connection)
connection.close()
frame['time_field'] = pd.to_timedelta(frame['time_field'])
print(frame.head(10))
#fitting
model = ARIMA(frame, order=(5,1,0))
model_fit = model.fit(disp=0)
我见过这样的例子： https: //machinelearningmastery.com/arima-for-time-series-forecasting-with-python/
他们使用日期而不是时间以及各自的值。这是帧值的输出：
time_field value_field
0 00:00:14 283.80
1 00:01:14 271.97
2 00:02:14 320.53
3 00:03:14 346.78
4 00:04:14 280.72
5 00:05:14 277.41
6 00:06:14 308.65
7 00:07:14 321.27
8 00:08:14 320.68
9 00:09:14 332.32