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python - 在 python 中使用 Prophet 预测每个类别的值

转载 作者:太空宇宙 更新时间:2023-11-04 02:30:47 24 4
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我对用 Python 和 Prophet 做时间序列还很陌生。我有一个包含变量商品代码、日期和销售数量的数据集。我正在尝试使用 python 中的 Prophet 预测每个月每篇文章的销量。 Dataset

我尝试使用 for 循环为每篇文章执行预测,但我不确定如何在输出(预测)数据中显示文章类型以及如何直接从“for 循环”将其写入文件。

df2 = df2.rename(columns={'Date of the document': 'ds','Quantity sold': 'y'})
for article in df2['Article bar code']:

# set the uncertainty interval to 95% (the Prophet default is 80%)
my_model = Prophet(weekly_seasonality= True, daily_seasonality=True,seasonality_prior_scale=1.0)
my_model.fit(df2)
future_dates = my_model.make_future_dataframe(periods=6, freq='MS')
forecast = my_model.predict(future_dates)
return forecast

我想要如下所示的输出,并希望将其直接从“for 循环”写入输出文件。

Output Expected

提前致谢。

最佳答案

articletype 分隔数据框,然后尝试将所有预测值存储在字典中

def get_prediction(df):
prediction = {}
df = df.rename(columns={'Date of the document': 'ds','Quantity sold': 'y', 'Article bar code': 'article'})
list_articles = df2.article.unique()

for article in list_articles:
article_df = df2.loc[df2['article'] == article]
# set the uncertainty interval to 95% (the Prophet default is 80%)
my_model = Prophet(weekly_seasonality= True, daily_seasonality=True,seasonality_prior_scale=1.0)
my_model.fit(article_df)
future_dates = my_model.make_future_dataframe(periods=6, freq='MS')
forecast = my_model.predict(future_dates)
prediction[article] = forecast
return prediction

现在预测将对每种类型的文章进行预测。

关于python - 在 python 中使用 Prophet 预测每个类别的值,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/49237785/

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