statsmodel預測開始和結束指數

Question

我想實現從statsmodel包

prediction = results.predict(start=1,end=len(test),exog=test) 

輸入，測試的日期預測功能，輸出預測不一致。前者爲2012年1月4日至2012年7月25日，後者爲4/26/2013至11/13/2013。部分難點在於我沒有完全重複發生的頻率 - 我每天的價值不包括週末和節假日。什麼是設置指數的適當方式？

x = psql.frame_query(query,con=db) 
x = x.set_index('date') 

train = x[0:len(x)-50] 
test = x[len(x)-50:len(x)] 

arima = tsa.ARIMA(train['A'], exog=train, order = (2,1,1)) 
results = arima.fit() 
prediction = results.predict(start=test.index[0],end=test.index[-1],exog=test) 

我得到的錯誤

There is no frequency for these dates and date 2013-04-26 00:00:00 is not in dates index. Try giving a date that is in the dates index or use an integer 

這裏的第一組數據

2013-04-26 -0.9492 
2013-04-29 2.2011 
... 
2013-11-12 0.1178 
2013-11-13 2.0449 

Answer 1

該指數應該有任何的datetime般的價值，包括大熊貓的時間戳。如果你使用大熊貓的工作日頻率，那麼這應該起作用，儘管節假日可能會出現問題，因爲它不是標準化的。您或許可以使用自定義假期日曆支持，然後獲取所需內容。

正如我在你的其他問題已經提到過，不完全重複的例子，有沒有什麼我可以說你得到什麼給你放什麼，但如果你給正確的索引這應該工作。如果日期沒有周期性頻率。例如，在沒有告訴索引的情況下排除週末和假日，那麼就沒有辦法預測你想要抽樣的日期。