TypeError: аргумент int () должен быть строкой, байтовым объектом или числом, а не Timestamp
Я использую модель временных рядов, и чтобы не получать прогнозы, я получаю ошибку
TypeError: int() argument must be a string, a bytes-like object or a number, not 'Timestamp'
Код ввода:
pred = results.get_prediction(start=pd.to_datetime("2018-09-01"), dynamic=False)
Выход:
---------------------------------------------------------------------------
TypeError Traceback (most recent call last)
<ipython-input-41-f3c669d7c5dd> in <module>()
----> 1 pred = results.get_prediction(start=pd.to_datetime("2018-09-01"), dynamic=False)
/anaconda3/lib/python3.6/site-packages/statsmodels/tsa/statespace/sarimax.py in get_prediction(self, start, end, dynamic, index, exog, **kwargs)
1924 # Handle start, end, dynamic
1925 _start, _end, _out_of_sample, prediction_index = (
-> 1926 self.model._get_prediction_index(start, end, index, silent=True))
1927
1928 # Handle exogenous parameters
/anaconda3/lib/python3.6/site-packages/statsmodels/tsa/base/tsa_model.py in _get_prediction_index(self, start, end, index, silent)
475 # indexes.
476 try:
--> 477 start, start_index, start_oos = self._get_index_label_loc(start)
478 except KeyError:
479 raise KeyError('The `start` argument could not be matched to a'
/anaconda3/lib/python3.6/site-packages/statsmodels/tsa/base/tsa_model.py in _get_index_label_loc(self, key, base_index)
410 try:
411 loc, index, index_was_expanded = (
--> 412 self._get_index_loc(key, base_index))
413 except KeyError as e:
414 try:
/anaconda3/lib/python3.6/site-packages/statsmodels/tsa/base/tsa_model.py in _get_index_loc(self, key, base_index)
351 # RangeIndex)
352 try:
--> 353 index[key]
354 # We want to raise a KeyError in this case, to keep the exception
355 # consistent across index types.
/anaconda3/lib/python3.6/site-packages/pandas/core/indexes/range.py in __getitem__(self, key)
496
497 if is_scalar(key):
--> 498 n = int(key)
499 if n != key:
500 return super_getitem(key)
TypeError: int() argument must be a string, a bytes-like object or a number, not 'Timestamp'
Но когда я запускаю это на фиктивном наборе данных, он отлично работает, но с моим набором данных. Не знаю, в чем проблема.
KeyError: «Аргумент start не может быть сопоставлен с местоположением, связанным с индексом данных.» Это ошибка, которую я получаю, когда удаляю pd.to_datetime и передаю его как строку.
Ответы 1
У меня была такая же проблема при прогнозировании месячных данных (сезон = 12). Месяц 09/2018 представлен как «2018-09-01» (включая 01 как день). Мои (для вас сокращенные) данные выглядели так:
Обратите внимание, что мой индекс был индексом datetime, но частота, с которой это были ежемесячные данные, не была распознана. Что я сделал, что решил проблему, так это повторно сгенерировал индексы с помощью панд:
test = test.sort_index() #mine was not always sorted
test.index = (pd.date_range(start=test.index[0], end=test.index[-1], freq='MS')) #MS = month start, which means that the day is set to 01
И тогда была распознана ежемесячная частота:
После этого я не получил
TypeError: int() argument must be a string, a bytes-like object or a number, not 'Timestamp'
больше при использовании results.predict () или results.get_prediction () с отметками времени. Надеюсь, это поможет.
Что будет, если просто удалить
pd.to_datetime?