Python 根据结果使用R数据帧、动物园和实际日期进行预测

我有一个CSV，其值如下

ref_date;wings;airfoil;turbines
2015-03-31;123,22;22,77;99,0
2015-04-30;123,22;28,77;99,0
2015-05-31;123,22;22,177;02,0
2015-06-30;56,288;22,77;99,0

我读入一个数据帧，并将其转换为一个时间序列

df_agg = aggregate(df$wings, by=list(date=df$ref_date), FUN=mean)
df_agg['date'] = as.Date(df_agg[['date']], format='%Y-%m-%d')
tt = xts(df_agg[,c('x')], order.by=df_agg$date)

现在我有了

tt

，一个

xts

对象。要使用

forecast

包，我必须将其转换为

ts

对象，因此我使用

zoo

：

pred = forecast(zoo(tt))

df_pred = as.data.frame(pred)

但是，为了能够得到带有日期的列而不是数字序列的结果，我必须使用

zoo(df_pred, as.Date(as.numeric(rownames(df_pred))))

现在我有一个结果，比如

             Forecast  Lo 80    Hi 80    Lo 95    Hi 95
2015-07-30   12          10      15      11       14
2015-08-31   13.4        11      15.4    11.2     13

有没有一种方法可以实现同样的功能，而不必在数据帧、xts、zoo、ts和zoo之间来回切换

在Python中，这类似于

 from statsmodels.api import sm
 df = pd.read_csv(file_csv)
 df.index = pd.to_datetime(df.date, format='%Y-%m-%d')
 y_pred = sm.ARIMA(df)

1）zooforecast软件包的开发版本为

as.ts.forecast

，zoo的开发版本（即将成为zoo版本1.8.0）具有增强的

as.zoo.ts

，默认情况下，该版本对频率为4和12的ts系列应用yearmon/yearqtr。这些因素结合在一起将使问题代码编写得更加紧凑。由于forecast软件包不明确支持非ts时间序列，因此定义一种简单的预测单线zoo方法。然后使用

read.zoo

读取数据。为了使用注释末尾的数据保持这种自包含性，我们使用了

text=Lines

，但实际上它将被类似于

myfile.dat

的内容所取代。

read.zoo

命令还将yearmon类应用于索引，并使用平均值对其进行聚合。最后运行

forecast

，然后将输出转换为zoo类。整个序列只涉及一次转换，唯一需要的原因是forecast只支持ts

library(forecast)
library(zoo)

as.zoo.forecast <- function(x, ...) as.zoo(as.ts(x))

z <- read.zoo(text = Lines, header = TRUE, sep = ";", dec = ",", 
  FUN = as.yearmon, aggregate = mean)
f <- forecast(z$wings)
as.zoo(f)

注意：以上我们使用了以下输入：

Lines <- "ref_date;wings;airfoil;turbines
2015-03-31;123,22;22,77;99,0
2015-04-30;123,22;28,77;99,0
2015-05-31;123,22;22,177;02,0
2015-06-30;56,288;22,77;99,0"

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行为什么在这里标记Python熊猫？R有一个内置的.Python作为标记，因为许多使用Python的数据科学家都使用R，Python示例可以帮助理解我试图解决的问题。有没有一种方法可以设置任何对象的索引，从
pandas
的意义上说，因此，它可以在整个计算过程中保持不变？如果使用
forecast
，则不能直接保存。你总是可以编写一个包装函数来隐藏转换。除了
forecast
，还有没有更好的选项来进行自动选择的ARIMA？我会坚持使用
forecast
包。
tt <- as.ts(z)
f <- forecast(tt[, "wings"])
as.ts(f)

Lines <- "ref_date;wings;airfoil;turbines
2015-03-31;123,22;22,77;99,0
2015-04-30;123,22;28,77;99,0
2015-05-31;123,22;22,177;02,0
2015-06-30;56,288;22,77;99,0"