FbProphet 模型给出 TypeError: float() argument must be a string or a number, not 'datetime.datetime'

Question

您好，我正在尝试使用 python FbProphet 模型生成时间序列预测模型。我在实施过程中遇到以下错误。以下是我收到的错误。

----------------------------------- ---------------------------- TypeError Traceback（最近一次调用 最后）在（） 36 f14.set_figheight(5) 37 f14.set_figwidth(15) ---> 38 fig = model_prop.plot(forecast, ax=ax14)

C:\Program Files (x86)\Microsoft Visual Studio\Shared\Anaconda3_64\lib\site-packages\fbprophet\forecaster.py 在情节（自我，fcst，ax，不确定性，plot_cap，xlabel，ylabel）1520 返回图（1521 m=self，fcst=fcst，ax=ax， 不确定性=不确定性， -> 1522 plot_cap=plot_cap，xlabel=xlabel，ylabel=ylabel，1523）1524

C:\Program Files (x86)\Microsoft Visual Studio\Shared\Anaconda3_64\lib\site-packages\fbprophet\plot.py 在 绘图（m，fcst，ax，不确定性，plot_cap，xlabel，ylabel，figsize） 68 无花果 = ax.get_figure() 69 fcst_t = fcst['ds'].dt.to_pydatetime() ---> 70 ax.plot(m.history['ds'].dt.to_pydatetime(), m.history['y'], 'k.') 71 ax.plot(fcst_t, fcst['yhat'], ls='-', c='#0072B2') 72 如果 fcst 和 plot_cap 中的“上限”：

C:\Program Files (x86)\Microsoft Visual Studio\Shared\Anaconda3_64\lib\site-packages\matplotlib__init__.py 在 内部（斧头，*args，**kwargs）1853“的 Matplotlib 列表！)" % (label_namer, func.name), 1854
运行时警告，堆栈级别 = 2) -> 1855 return func(ax, *args, **kwargs) 1856 1857 inner.doc = _add_data_doc(inner.doc,

C:\Program Files (x86)\Microsoft Visual Studio\Shared\Anaconda3_64\lib\site-packages\matplotlib\axes_axes.py in plot(self, *args, **kwargs) 1526 1527 for line in self._get_lines(*args, **kwargs): -> 1528 self.add_line(line) 1529 lines.append(line) 1530

C:\Program Files (x86)\Microsoft Visual Studio\Shared\Anaconda3_64\lib\site-packages\matplotlib\axes_base.py 在 add_line(self, line) 1930
line.set_clip_path(self.patch) 1931 -> 1932 self._update_line_limits(line) 1933 如果不是 line.get_label(): 1934 line.set_label('_line%d' % len(self.lines))

C:\Program Files (x86)\Microsoft Visual Studio\Shared\Anaconda3_64\lib\site-packages\matplotlib\axes_base.py 在 _update_line_limits(self, line) 1952 中找出 给定行的数据限制，更新 self.dataLim。 1953
""" -> 1954 path = line.get_path() 1955 if path.vertices.size == 0: 1956 返回

C:\Program Files (x86)\Microsoft Visual Studio\Shared\Anaconda3_64\lib\site-packages\matplotlib\lines.py 在 获取路径（自我） 第949章 950 如果 self._invalidy 或 self._invalidx: --> 951 self.recache() 第952章 第953章

C:\Program Files (x86)\Microsoft Visual Studio\Shared\Anaconda3_64\lib\site-packages\matplotlib\lines.py 在 重新缓存（自我，总是） 650 如果总是或 self._invalidx: 第651章 --> 652 x = _to_unmasked_float_array(xconv).ravel() 653 其他： 654 x = 自我._x

C:\Program Files (x86)\Microsoft Visual Studio\Shared\Anaconda3_64\lib\site-packages\matplotlib\cbook__init__.py 在 _to_unmasked_float_array(x) 2048 中返回 np.ma.asarray(x, 浮动）。填充（np.nan）2049其他： -> 2050 返回 np.asarray(x, float) 2051 2052

C:\Program Files (x86)\Microsoft Visual Studio\Shared\Anaconda3_64\lib\site-packages\numpy\core\numeric.py 在 asarray(a, dtype, 顺序) 536 第537章 --> 538 返回数组（a，dtype，copy=False，order=order） 539 540

TypeError: float() 参数必须是字符串或数字，而不是 '日期时间.日期时间'

以下是我试过的代码

for i in Brokers:
    series2=TimeSeriesData[TimeSeriesData.BrokerName == b][['Gross_Premium']]
    series2['ds']=Broker_Clusters.index
    series2['y'] = series2.Gross_Premium
    series2=series2.drop('Gross_Premium',axis=1)
    series2['ds'] = series2['ds'].apply(str)

    #divide into train and validation set
    train = series2[:int(0.7*(len(series2)))]
    test = series2[int(0.7*(len(series2))):]

    model_prop=Prophet() 
    model_prop.fit(train)
    forecast = model_prop.predict(test)
    # Plot the forecast
    f14, ax14 = plt.subplots(1)
    f14.set_figheight(5)
    f14.set_figwidth(15)
    fig = model_prop.plot(forecast, ax=ax14)

以下是我的测试数据集

                             ds             y
Date                                         
2016-03-15  2016-03-15 00:00:00       0.00000
2016-04-15  2016-04-15 00:00:00  180534.47230
2016-05-15  2016-05-15 00:00:00       0.00000
2016-06-15  2016-06-15 00:00:00    2545.12000
2016-07-15  2016-07-15 00:00:00       0.00000
2016-08-15  2016-08-15 00:00:00       0.00000
2016-09-15  2016-09-15 00:00:00       0.00000
2016-10-15  2016-10-15 00:00:00   20637.88000
2016-11-15  2016-11-15 00:00:00       0.00000
2016-12-15  2016-12-15 00:00:00       0.00000
2017-01-15  2017-01-15 00:00:00       0.00000
2017-02-15  2017-02-15 00:00:00       0.00000
2017-03-15  2017-03-15 00:00:00    8878.08000
2017-04-15  2017-04-15 00:00:00  198174.32710
2017-05-15  2017-05-15 00:00:00       0.00000
2017-06-15  2017-06-15 00:00:00    3458.61875
2017-07-15  2017-07-15 00:00:00       0.00000
2017-08-15  2017-08-15 00:00:00       0.00000
2017-09-15  2017-09-15 00:00:00       0.00000
2017-10-15  2017-10-15 00:00:00    5159.47000
2017-11-15  2017-11-15 00:00:00       0.00000
2017-12-15  2017-12-15 00:00:00       0.00000

Answer 1

您的问题是您拥有的日期列的type。在您的情况下，它是一个字符串，并且应该是一个时间戳。

改为：

series2['ds'] = series2['ds'].apply(str)

用途：

series2['ds'] = list(map(lambda x: pd.to_datetime(x), series2['ds']))

Answer 2

尝试在plot() 调用之前添加以下内容

pd.plotting.register_matplotlib_converters()

它对我有用。