当增长='；物流'；python

下面是我在python中使用Fbprophet库时遇到的代码数据和错误

数据

   Timestamp     Open     High      Low        y    Volume  \
0  1519084800  11379.2  11388.9  11379.2  11388.9  0.083001   
1  1519084860  11362.0  11362.0  11362.0  11362.0  0.017628   
2  1519084920  11383.9  11395.0  11370.7  11393.0  3.023621   
3  1519084980  11384.3  11399.0  11379.9  11387.3  2.979175   
4  1519085040  11395.0  11400.0  11390.1  11390.1  1.430360   

                    ds   y_orig    y_pred  
0  2018-02-20 00:00:00  11388.9  9.340394  
1  2018-02-20 00:01:00  11362.0  9.338030  
2  2018-02-20 00:02:00  11393.0  9.340754  
3  2018-02-20 00:03:00  11387.3  9.340254  
4  2018-02-20 00:04:00  11390.1  9.340500  

代码：

model = Prophet(growth='logistic')
model.fit(data);

#create 12 months of future data
future_data = model.make_future_dataframe(periods=1, freq = 'M')

#forecast the data for future data
forecast_data = model.predict(future_data)

错误：

---------------------------------------------------------------------------
AssertionError                            Traceback (most recent call last)
<ipython-input-25-c41038b3c799> in <module>()
      1 model = Prophet(growth='logistic')
----> 2 model.fit(data);
      3 
      4 #create 12 months of future data
      5 future_data = model.make_future_dataframe(periods=1, freq = 'M')

/usr/local/lib/python2.7/dist-packages/fbprophet/forecaster.pyc in fit(self, df, **kwargs)
    776         self.history_dates = pd.to_datetime(df['ds']).sort_values()
    777 
--> 778         history = self.setup_dataframe(history, initialize_scales=True)
    779         self.history = history
    780         self.set_auto_seasonalities()

/usr/local/lib/python2.7/dist-packages/fbprophet/forecaster.pyc in setup_dataframe(self, df, initialize_scales)
    242             df['floor'] = 0
    243         if self.growth == 'logistic':
--> 244             assert 'cap' in df
    245             df['cap_scaled'] = (df['cap'] - df['floor']) / self.y_scale
    246 

AssertionError: 

---------------------------------------------------------------------------
AssertionError回溯（上次最近的调用）
在（）
1个模型=Prophet（增长=物流）
---->2模型拟合（数据）；
3.
4#创建12个月的未来数据
5未来数据=模型。生成未来数据帧（周期=1，频率=M）
/usr/local/lib/python2.7/dist-packages/fbprophet/forecaster.pyc-in-fit（self，df，**kwargs）
776 self.history_dates=pd.to_datetime（df['ds']）。排序_值（）
777
-->778历史记录=自我设置\数据帧（历史记录，初始化\比例=真）
779 self.history=历史
780自动设置季节性（）
/设置数据框中的usr/local/lib/python2.7/dist-packages/fbprophet/forecaster.pyc（self、df、initialize\u scales）
242 df[‘楼层]]=0
243如果self.growth=='logistic'：
-->244在df中断言“cap”
245 df['cap']=（df['cap']-df['floor']）/self.y_比例
246
断言者错误：

---

请告诉我如何解决此问题。

我认为您应该阅读实现

growth='logistic'

的文档。在这里读一读

现在关于你的问题。我想，如果您只是将数据框制作或添加为

cap and floor

列，就可以解决这个问题。看看这个：

#considreing your dataframe
df = pandas.read_csv('yourCSV')
cap = df['High']
flr = df['Low']
df['cap'] = cap
df['floor'] = flr
model = Prophet(growth='logistic')
model.fit(data);

#create 12 months of future data
future_data = model.make_future_dataframe(periods=1, freq = 'M')
forecast_data['cap'] = cap
forecast_data['floor'] = flr
#forecast the data for future data
forecast_data = model.predict(future_data)   

---

我想这肯定会对您有所帮助。

错误/回溯似乎不完整。代码也不完整，不可能复制您的问题。@IgnacioVergaraKausel不，我只是在我的jupyter笔记本上得到了这么多，让我与您分享屏幕截图：第一个问题，但我不能确定，因为您没有显示MCVE，您的

数据

数据框的列数比所需的

ds

和

Y

多。@IgnacioVergaraKausel据我所知很奇怪。。。。列对数据帧有任何影响。。。你还需要什么样的信息我的朋友。。我在这里提供了这些东西。。。。如果你还需要什么，请告诉我……我已经说了它缺少什么，这不是MCVE。