无法使用 matplotlib 绘制预测的时间序列值答案

【问题标题】：Cannot plot predicted time series values using matplotlib无法使用 matplotlib 绘制预测的时间序列值
【发布时间】：2018-09-10 18:04:42
【问题描述】：

我正在尝试绘制我的实际时间序列值和预测值，但它给了我这个错误：

ValueError：查看限制最小值 -36816.95989583333 小于 1 并且是无效的 Matplotlib 日期值。如果您将非日期时间值传递给具有日期时间单位的轴，这通常会发生

我正在使用 statsmodels 将 arima 模型拟合到数据中。

这是我的数据样本：

datetime             value
2017-01-01 00:00:00  10.18
2017-01-01 00:15:00  10.2
2017-01-01 00:30:00  10.32
2017-01-01 00:45:00  10.16
2017-01-01 01:00:00  9.93
2017-01-01 01:15:00  9.77
2017-01-01 01:30:00  9.47
2017-01-01 01:45:00  9.08

这是我的代码：

mod = sm.tsa.statespace.SARIMAX(
    subset,
    order=(1, 1, 1),
    seasonal_order=(1, 1, 1, 12),
    enforce_stationarity=False,
    enforce_invertibility=False
)

results = mod.fit()
pred_uc = results.get_forecast(steps=500)
pred_ci = pred_uc.conf_int(alpha = 0.05)

# Plot
fig = plt.figure(figsize=(12, 8))
ax = fig.add_subplot(1, 1, 1)
ax.plot(subset,color = "blue")
ax.plot(pred_uc.predicted_mean, color="black", alpha=0.5, label='SARIMAX')
plt.show()

知道如何解决这个问题吗？

【问题讨论】：

请提供MCVE
@VivekKalyanarangan 我删除了一些不必要的代码行......现在刚刚编辑。
对不起的意思是subset = subset.set_index("datetime")@Georgy
@Georgy 现在错误已经消失了，我不记得是怎么回事了，但是现在我遇到了另一个问题，即 ARIMA 模型与数据的拟合效果不佳。
那么我建议创建另一个帖子。而这个应该作为“无法再重现的问题”来关闭

标签： python datetime matplotlib statsmodels

【解决方案1】：

这应该是你如何提供数据的问题。

datetime 值必须是数据 subset 变量中 values 的索引，因此，以下工作。

在您提供的代码之前，我已按如下方式导入数据：

import matplotlib.pyplot as plt

import numpy as np

import pandas as pd

import statsmodels.api as sm

subset = pd.Series(

[

    10.18, 10.2 , 10.32,
    10.16, 9.93, 9.77,
    9.47, 9.08

]

, index=pd.date_range(

    start='2017-01-01T00:00:00.000',

    end='2017-01-01T01:45:00.000',

    freq='15T'

)  )

我相信，我得到了你想要的情节（它被删掉了）：

我在 Python 3 中使用了这些版本的库：

matplotlib.版本 '3.1.2'

numpy.版本 '1.17.4'

熊猫。版本 '0.25.3'

statsmodels.版本 '0.12.0'

【讨论】：