无法使用 predict() 函数预测 ARIMA 中给定输入日期的值答案

【问题标题】：Unable to predict values for a given input date in ARIMA using predict() function无法使用 predict() 函数预测 ARIMA 中给定输入日期的值
【发布时间】：2019-02-11 17:19:34
【问题描述】：

我正在为 arima 使用以下代码来预测从2018-10-17 到2018-10-22 的给定日期值的输出值。但我得到的错误是

错误： “int() 参数必须是字符串、字节类对象或数字，而不是 'Timestamp'”。

model = ARIMA(df, order=(5,1,0))
model = model.fit(disp=0)
pred = model.get_prediction(start=pd.to_datetime('2018-10-17'),
                            end=pd.to_datetime('2018-10-22'),
                            dynamic=True)

predict() 不接受 datetime 对象吗？它在文档中说它确实如此。

【问题讨论】：

标签： python date datetime predict arima

【解决方案1】：

假设您使用的是statsmodels.tsa.statespace.sarimax.SARIMAXResults.get_prediction，请注意start 和end 期望int、str 或日期时间。根据文档， str 可以是日期字符串，因此您可以使用

pred = model.get_prediction(start='2018-10-17', 
                            end='2018-10-22',
                            dynamic=True)

Pandas Timestamps 与 Python datetime.datetime 对象不同。

如果您希望使用日期时间，请使用 Timestamp.to_pydatetime() 方法将 Pandas 时间戳转换为 Python datetime.datetime 对象：

In [181]: pd.to_datetime('2018-10-17')
Out[181]: Timestamp('2018-10-17 00:00:00')

In [180]: pd.to_datetime('2018-10-17').to_pydatetime()
Out[180]: datetime.datetime(2018, 10, 17, 0, 0)

或者直接创建 datetime.datetime 对象：

In [184]: import datetime as DT

In [185]: DT.datetime(2018,10,17)
Out[185]: datetime.datetime(2018, 10, 17, 0, 0)

pred = model.get_prediction(start=DT.datetime(2018, 10, 17), 
                            end=DT.datetime(2018, 10, 22),
                            dynamic=True)

【讨论】：