使用 autoarima 或 SARIMAX 在 python 上预测多个系列答案

【问题标题】：Forecasting multiple series on python using autoarima or SARIMAX使用 autoarima 或 SARIMAX 在 python 上预测多个系列
【发布时间】：2022-03-05 02:56:17
【问题描述】：

我正在尝试预测单个数据框中存在的多个时间序列。但是我在循环中挣扎。在我的脑海中，我想浏览每一列（每个产品），使用 autoarima 进行预测，将结果保存在一个新的数据框中，然后进入下一个。

数据框如下所示

日期|产品 1 |产品 2 |产品 3....

我有大约 1000 条产品线。

我现在得到的大致如下：

    series=pd.read_excel('C:Users\Isra\Desktop\Forecast.xlsx')
    series['Date']=series['Date'].astype('datetime64[ns]')
    series=series.set_index('Date')
    Products=series.columns.tolist()

    for x in enumerate(series):
    prod1=series.take([x],axis=1)
    #and then forecasting

【问题讨论】：

标签： python for-loop time-series forecasting arima

【解决方案1】：

使用 github.com/statsforecast 的 AutoArima，您可以训练多个系列。您只需要将数据采用以下格式 |Product Nr|Date|Vale

【讨论】：

嗨，您能否通过包含相关文档的链接和代码示例来详细说明您的答案？