R 对于时间序列上的循环，将预测值添加到原始数据帧

我有一个名为transactions\u query的数据集：

 Index   Date                     Number_transactions
 500     2017-05-17               20546

我正在使用一个ARIMA模型来预测这些数据的值，这些数据保存到transactions\u query\u fit（这是一个预测对象）。这是一个示例行

            Point Forecast    Lo 80     Hi 80    
2018.3217   42769.17          39160.82  46710.00

Lo 95     Hi 95
37375.59  48941.08

我要做的是将此预测附加到原始数据

我尝试了以下方法：

将预测转换为数据帧，然后转换为矩阵：

transaction_query_fit<- as.data.frame(transaction_query_fit)
transaction_query_fit<- as.matrix(transaction_query_fit)

提供外观良好且格式良好的输出：

[1] 42769.17 42184.20 41580.65 44223.21 31672.88 24786.25 35532.48 36102.99 

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但为什么循环会给NA的

我认为问题在于您将“row”初始化为零，然后尝试访问它的第I个条目，其中“I”是“transaction\u query\u fit”的第一个值。感谢您的想法，仍然抛出相同的错误，我很抱歉为什么不使用

cbind（）

将数据帧绑定在一起，这就是我希望能够做到的。但问题是预测是一个预测对象，没有可用的日期。我需要将其转换为一个数据帧，然后添加一个日期列，然后才能绑定，这就是我被困在这里的原因。谢谢你的回复

row<- 1
for (i in transaction_query_fit[1:nrow(transaction_query_fit),1]) {
  row[i] <- row[i] + 1
  print(row[i])
}

 transactions_query_fit[1:nrow(transactions_query_fit),1]

[1] 42769.17 42184.20 41580.65 44223.21 31672.88 24786.25 35532.48 36102.99