Python 无法使用matplotlib绘制预测的时间序列值

我试图绘制我的实际时间序列值和预测值，但它给了我以下错误：

值错误：视图限制最小值-36816.95989583333小于1，是无效的Matplotlib日期值。如果将非日期时间值传递给具有日期时间单位的轴，则通常会发生这种情况

我正在使用

statsmodels

将arima模型拟合到数据中

这是我的数据示例：

datetime             value
2017-01-01 00:00:00  10.18
2017-01-01 00:15:00  10.2
2017-01-01 00:30:00  10.32
2017-01-01 00:45:00  10.16
2017-01-01 01:00:00  9.93
2017-01-01 01:15:00  9.77
2017-01-01 01:30:00  9.47
2017-01-01 01:45:00  9.08

这是我的代码：

mod = sm.tsa.statespace.SARIMAX(
    subset,
    order=(1, 1, 1),
    seasonal_order=(1, 1, 1, 12),
    enforce_stationarity=False,
    enforce_invertibility=False
)

results = mod.fit()
pred_uc = results.get_forecast(steps=500)
pred_ci = pred_uc.conf_int(alpha = 0.05)

# Plot
fig = plt.figure(figsize=(12, 8))
ax = fig.add_subplot(1, 1, 1)
ax.plot(subset,color = "blue")
ax.plot(pred_uc.predicted_mean, color="black", alpha=0.5, label='SARIMAX')
plt.show()

---

知道如何解决这个问题吗？

应该是关于如何提供数据的问题

datetime

值必须是数据

subset

变量中

值的索引，因此，以下操作有效

在您提供的代码之前，我已按如下方式导入了数据：

我相信，我得到了你想要的情节（被删掉了）：


我在Python 3中使用了这些版本的库：

matplotlib.版本
“3.1.2”

numpy.版本
“1.17.4”

熊猫。版本
“0.25.3”

statsmodels.版本
“0.12.0”
请提供一个@VivekKalyanarangan，我删除了一些不必要的代码行。。刚刚编辑。对不起，意思是
subset=subset。设置索引（“datetime”）
@Georgy@Georgy现在错误已经消失了，我不记得是怎么回事，但现在我有另一个问题，ARIMA模型与数据拟合得不好。然后我建议再创建一个帖子。而这个问题应该以“一个无法重现的问题”来解决
import matplotlib.pyplot as plt

import numpy as np

import pandas as pd

import statsmodels.api as sm

subset = pd.Series(

[

    10.18, 10.2 , 10.32,
    10.16, 9.93, 9.77,
    9.47, 9.08

]

, index=pd.date_range(

    start='2017-01-01T00:00:00.000',

    end='2017-01-01T01:45:00.000',

    freq='15T'

)  )