Python statsmodels中的季节性分解（）可以'；我不理解频繁的H

我试图使用ARIMA模型预测每日销售额。为了将时间序列分解为三个部分：随机项、季节项和趋势项，我在

statsmodels

中使用了

seasurial\u decompose

。数据帧如下所示

2011-01-18 19:00:00     99
2011-01-18 20:00:00     83
2011-01-18 21:00:00     41
2011-01-18 22:00:00     33
2011-01-18 23:00:00     20
Name: number, Length: 384

当我将数据帧传递到

u decompose（）

中时，它返回了错误消息，如下所示

我不知道这个函数是否支持每日序列的分解。如果statsmodels不支持，还有其他方法吗？

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非常感谢：-D

请将错误消息放在代码块中，而不是张贴堆栈跟踪的图像。图像没有索引，因此其他人很难找到你的问题。

freq='D'

有一个开放的问题，我在其中添加了“H”作为一个解决办法，可以使用numpy数组，

季节分解（data.values，freq=24）

我想这应该是可行的。所以这个问题在0.7版之前是不会被修复的，我应该改用R@user333700。它可能在0.8版之前是不会被修复的，您必须使用R更长一点，或者使用变通方法。（我仍在等待有人打开PR来修复它。）