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我需要做的是根据这些“要求”绘制 future 温度:“假设温度大致是二氧化碳排放量的线性函数,从最近的数据点估计线性函数的系数(使用过去 2 个就可以了,如果你想更彻底的话,使用过去 10 个左右也可以)。此外,假设二氧化碳排放量的增长率为与今天相同(即,如果 2016 年二氧化碳排放量比2015 年,2017 年二氧化碳排放量将比 2016 年多 X 吨)”。
我有 2 个数据集,一个包含每年每个月的温度,另一个包含每年的碳水平。
(发布合并和缩短的一个,因为它不是那么大,但如果看到它们未经修改更有帮助,那么我也可以发布它,你可以在我发布代码的地方看到它是如何完成的)
Year Carbon June
2000 6727 20.386
2001 6886 20.445
2002 6946 20.662
2003 7367 20.343
2004 7735 20.242
2005 8025 20.720
2006 8307 20.994
2007 8488 20.661
2008 8738 20.657
2009 8641 20.548
2010 9137 21.027
2011 9508 20.915
2012 9671 21.172
到目前为止,我所做的是将两个数据集合并在一起,然后尝试预测 future 几年一个月的温度,我将其限制为 2000-2012 年,只是为了使其更简单,并确保两个表都有长度相同,一张 table 比另一张 table 长。我对 python 和编码非常陌生,我不知道如何做到这一点,下面你可以看到我到目前为止所做的尝试:
data1 = pd.read_csv("co2.csv", sep=',')
data2 = pd.read_csv("temperature.csv", sep=',')
data1 = data1.set_index('Year')
data2 = data2.set_index('Year')
data3 = data1.loc["2000":"2012"]
data4 = data2.loc["2000":"2012"]
data4 = data4.loc[:, "June":"June"]
data5 = pd.merge(data3,data4, how= 'left', left_index =True , right_index=True)
x = data5["Carbon"]
y = data5["June"]
model = sm.OLS(y,x).fit()
prediction = model.predict(x)
prediction.plot()
plt.show()
最佳答案
方法OLS.predict
不要将 x 作为参数,而应将模型参数(以及最终的外生数据)作为参数。此外,你必须给X添加一个常数,否则它会迫使线性回归通过原点。这是一个例子:
import pandas as pd
import statsmodels.api as sm
import matplotlib.pyplot as plt
from StringIO import StringIO
data = StringIO("""
Year Carbon June
2000 6727 20.386
2001 6886 20.445
2002 6946 20.662
2003 7367 20.343
2004 7735 20.242
2005 8025 20.720
2006 8307 20.994
2007 8488 20.661
2008 8738 20.657
2009 8641 20.548
2010 9137 21.027
2011 9508 20.915
2012 9671 21.172
""")
# Model training
df = pd.read_table(data, index_col=0, sep='\s+')
Y_train = df['June']
X_train = df['Carbon']
X_train = sm.add_constant(X_train) # add this to your code
model = sm.OLS(Y_train, X_train)
results = model.fit()
# Prediction of future values
future_carbon = range(9700, 10000, 50)
X_pred = pd.DataFrame(data=future_carbon, columns=['Carbon'])
X_pred = sm.add_constant(X_pred)
prediction = model.predict(results.params, X_pred)
# Plot
plt.figure()
plt.plot(X_train['Carbon'], model.predict(results.params), '-r', label='Linear model')
plt.plot(X_pred['Carbon'], prediction, '--r', label='Linear prediction')
plt.scatter(df['Carbon'], df['June'], label='data')
plt.xlabel('Carbon')
plt.ylabel('June temperature')
plt.legend()
plt.show()
关于python - 使用 pandas 和 statsmodels 预测 future ,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/47714805/
pandas.crosstab 和 Pandas 数据透视表似乎都提供了完全相同的功能。有什么不同吗? 最佳答案 pivot_table没有 normalize争论,不幸的是。 在 crosstab
我能找到的最接近的答案似乎太复杂:How I can create an interval column in pandas? 如果我有一个如下所示的 pandas 数据框: +-------+ |
这是我用来将某一行的一列值移动到同一行的另一列的当前代码: #Move 2014/15 column ValB to column ValA df.loc[(df.Survey_year == 201
我有一个以下格式的 Pandas 数据框: df = pd.DataFrame({'a' : [0,1,2,3,4,5,6], 'b' : [-0.5, 0.0, 1.0, 1.2, 1.4,
所以我有这两个数据框,我想得到一个新的数据框,它由两个数据框的行的克罗内克积组成。正确的做法是什么? 举个例子:数据框1 c1 c2 0 10 100 1 11 110 2 12
TL;DR:在 pandas 中,如何绘制条形图以使其 x 轴刻度标签看起来像折线图? 我制作了一个间隔均匀的时间序列(每天一个项目),并且可以像这样很好地绘制它: intensity[350:450
我有以下两个时间列,“Time1”和“Time2”。我必须计算 Pandas 中的“差异”列,即 (Time2-Time1): Time1 Time2
从这个 df 去的正确方法是什么: >>> df=pd.DataFrame({'a':['jeff','bob','jill'], 'b':['bob','jeff','mike']}) >>> df
我想按周从 Pandas 框架中的列中累积计算唯一值。例如,假设我有这样的数据: df = pd.DataFrame({'user_id':[1,1,1,2,2,2],'week':[1,1,2,1,
数据透视表的表示形式看起来不像我在寻找的东西,更具体地说,结果行的顺序。 我不知道如何以正确的方式进行更改。 df示例: test_df = pd.DataFrame({'name':['name_1
我有一个数据框,如下所示。 Category Actual Predicted 1 1 1 1 0
我有一个 df,如下所示。 df: ID open_date limit 1 2020-06-03 100 1 2020-06-23 500
我有一个 df ,其中包含与唯一值关联的各种字符串。对于这些唯一值,我想删除不等于单独列表的行,最后一行除外。 下面使用 Label 中的各种字符串值与 Item 相关联.所以对于每个唯一的 Item
考虑以下具有相同名称的列的数据框(显然,这确实发生了,目前我有一个像这样的数据集!:() >>> df = pd.DataFrame({"a":range(10,15),"b":range(5,10)
我在 Pandas 中有一个 DF,它看起来像: Letters Numbers A 1 A 3 A 2 A 1 B 1 B 2
如何减去两列之间的时间并将其转换为分钟 Date Time Ordered Time Delivered 0 1/11/19 9:25:00 am 10:58:00 am
我试图理解 pandas 中的下/上百分位数计算,但有点困惑。这是它的示例代码和输出。 test = pd.Series([7, 15, 36, 39, 40, 41]) test.describe(
我有一个多索引数据框,如下所示: TQ bought HT Detailed Instru
我需要从包含值“低”,“中”或“高”的数据框列创建直方图。当我尝试执行通常的df.column.hist()时,出现以下错误。 ex3.Severity.value_counts() Out[85]:
我试图根据另一列的长度对一列进行子串,但结果集是 NaN .我究竟做错了什么? import pandas as pd df = pd.DataFrame([['abcdefghi','xyz'],
我是一名优秀的程序员,十分优秀!